"《CUDA并行编程与性能优化》采用“原理剖析—代码实现—性能调优”的教学设计，通过大量经过验证的代码实例与典型工程案例，帮助读者深入理解并掌握CUDA编程技术。《CUDA并行编程与性能优化》分为3部分12章，第1部分介绍CUDA的基本原理与编程模型，涵盖GPU硬件架构、线程模型、内存管理等基础内容，并提供开发环境配置与性能优化的方法，帮助读者快速上手CUDA编程。第2部分介绍高级并行编程技术，深入讲解共享内存优化、线程同步、原子操作等性能调优技巧，并通过案例演示如何提升程序效率。第3部分介绍多GPU协同计算和分布式并行任务的解决方案，通过分子动力学案例演示CUDA在实际科学计算中的应用实践。 《CUDA并行编程与性能优化》适用于希望快速上手GPU编程的初学者和开发人员，亦可作为高校开设CUDA编程和并行计算课程的教学用书或参考书。"