GPU Programming using Rust and CUDA
Lingua: inglese
Editore: Gitforgits Jul 2026, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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Codice articolo 9789349174375
- Titolo
- GPU Programming using Rust and CUDA
- Autore
- Maris Fenlor
- Editore
- Gitforgits Jul 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9349174375
- ISBN 13
- 9789349174375
- Peso dell'articolo
- 298 grammi
- Dimensioni
- 235x191x9 mm
C++ has been the go-to for GPU programming for almost 20 years. Can Rust do the job, and how well?
This book is all about getting hands-on with different toolchains that connect Rust to NVIDIA hardware. There's RustaCUDA for safe host-side control, the Rust-CUDA project for writing kernels in pure Rust, and NVIDIA's experimental cuda-oxide compiler with its typed launches and async execution graphs.
We're going to build one Cargo workspace that keeps on growing. It'll include device queries, launch planning, Rust-written kernels, memory optimization, parallel reductions and scans, multi-stream pipelines, matrix multiplication benchmarked against cuBLAS, a Monte Carlo option pricer validated against a closed formula, and a complete batched inference application measured against a Python baseline. We'll check every result against a CPU reference, and the reports will give accurate numbers, including where libraries outperform hand-written kernels and where experimental toolchains are still a work in progress.
Key Learnings
- Launch, synchronize, and verify GPU kernels with ownership-managed device memory.
- Write real CUDA kernels using Rust-CUDA and cuda-oxide.
- Plan grids, blocks, and warps for 2D workloads.
- Accelerate transfer speeds with pinned memory and coalesced access patterns.
- Build race-free thread cooperation using shared memory, barriers, and atomics.
- Overlap transfers with computation using streams, events, and async Rust pipelines.
- Optimize matrix multiplication and benchmark against cuBLAS ceiling.
- Wrap CUDA C library safely with handles, error enums, and Drop.
- Ship complete batched GPU inference application against Python baselines.
- Diagnose performance with Nsight Systems, Nsight Compute, and compute-sanitizer.
Table of Content
- New Beneficiary of GPU Computing
- Thinking in Threads
- Commanding GPU
- Writing GPU Kernels
- Cleaner Kernels with cuda-oxide
- Mastering GPU Memory
- Making Threads Cooperate
- Keeping GPU Busy
- Delivering Real Math
- Borrowing NVIDIA's Muscle
- Shipping Complete GPU Application
- Proving Performance
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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