第1章　なぜ今CUDAなのか
　　　1.1　本章の目的
　　　1.2　並列処理の時代
　　　1.3　GPUコンピューティングの台頭
　　　1.4　CUDAアーキテクチャ
　　　1.5　CUDAの応用例
　　　1.6　まとめ

第2章　プログラミングを始めるための準備
　　　2.1　本章の目的
　　　2.2　開発環境
　　　2.3　まとめ

第3章　CUDA Cプログラミングの第一歩
　　　3.1　本章の目的
　　　3.2　最初のプログラム
　　　3.3　デバイスの確認
　　　3.4　デバイスプロパティの使用
　　　3.5　まとめ

第4章　CUDA Cによる並列プログラミング
　　　4.1　本章の目的
　　　4.2　CUDAの並列プログラミング
　　　4.3　まとめ

第5章　スレッドどうしのやり取り
　　　5.1　本章の目的
　　　5.2　並列ブロックの分割
　　　5.3　共有メモリと同期
　　　5.4　まとめ

第6章　コンスタントメモリとイベント
　　　6.1　本章の目的
　　　6.2　コンスタントメモリ
　　　6.3　イベントを使ったパフォーマンスの測定
　　　6.4　まとめ

第7章　テクスチャメモリ
　　　7.1　本章の目的
　　　7.2　テクスチャメモリの概要
　　　7.3　熱伝導のシミュレーション
　　　7.4　まとめ

第8章　グラフィックスの相互運用性
　　　8.1　本章の目的
　　　8.2　グラフィックスの相互運用
　　　8.3　グラフィックスの相互運用によるGPUの波紋効果
　　　8.4　グラフィックスの相互運用による熱伝導
　　　8.5　DirectXの相互運用性
　　　8.6　まとめ

第9章　アトミック
　　　9.1　本章の目的
　　　9.2　Compute Capability
　　　9.3　アトミック演算の概要
　　　9.4　ヒストグラムの計算
　　　9.5　まとめ

第10章　ストリーム
　　　10.1　本章の目的
　　　10.2　ページロックホストメモリ
　　　10.3　CUDAストリーム
　　　10.4　CUDAストリームを1つだけ使う
　　　10.5　CUDAストリームを2つ以上使う
　　　10.6　GPUのスケジューリング
　　　10.7　複数のCUDAストリームを効果的に使う
　　　10.8　まとめ

第11章　マルチGPUでCUDA Cプログラミング
　　　11.1　本章の目的
　　　11.2　ゼロコピーホストメモリ
　　　11.3　複数のGPUの使用
　　　11.4　ポータブルピンメモリ
　　　11.5　まとめ

第12章　ファイナルカウントダウン［CUDAをさらに知るために］
　　　12.1　本章の目的
　　　12.2　CUDAツール
　　　12.3　参考文献
　　　12.4　参考になるコード
　　　12.5　まとめ

付録A　高度なアトミック
　　　A.1　ドット積の再考
　　　A.2　ハッシュテーブルの実装
　　　A.3　まとめ

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■著者プロフィール

Jason Sanders［ジェイソン・サンダース］ NVIDIAのCUDA Platformグループのシニアソフトウェアエンジニア。NVIDIAではCUDAシステムソフトウェアの初期リリースの開発に協力し、ヘテロ計算環境の業界標準OpenCL 1.0仕様に貢献。カリフォルニア大学バークレー校でコンピュータサイエンスの修士号を、プリンストン大学で電気工学の学士号を取得。バークレー校在学中にGPUコンピューティングに関する研究を発表。NVIDIAに在籍する前は、ATI Technologies、Apple、Novellに勤務。本の執筆以外の時間は、ワークアウト、サッカー、写真撮影を楽しんでいる。

Edward Kandrot［エドワード・キャンドロット］ NVIDIAのCUDA Algorithmsチームのシニアソフトウェアエンジニア。業界での経験は20年以上にわたり、PhotoshopやMozillaを含め、主にコードの最適化やパフォーマンスの改善に従事。これまでにAdobe、Microsoft、Googleに勤務し、AppleやAutodeskをはじめとする多くの企業でコンサルタントも務めてきた。コーディング以外の時間は、「World of Warcraft」をしているか、美食を求めてラスベガスに出かけたりしている。