书名：GPU与MATLAB混合编程 作者：郑郁旭(Jung W·Suh) 金英民(Young min kim) 出版：机械工业出版社
▍内容介绍
本书介绍 CPU 和 MATLAB 的联合编程方法，包括不使用 GPU 实现 MATLAB 加速的方法；MATLAB 和计算统一设备架构（CUDA）配置通 过分析进行最优规划，以及利用 c-mex 进行 CUDA 编程的方法；MATLAB 与并行计算工具箱和运用 CUDA 加速函数库的方法；计算机图形实例和 CUDA 转换实例。本书通过大量的实例、图示和代码，深入浅出地引导读 者进入 GPU 的殿堂。通过阅读本书，读者可以轻松学习使用 GPU 进行并 行处理，实现 MATLAB 代码的加速，提高工作效率，从而将更多的时间 和精力用于创造性工作和其他事情。 本书可作为相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为工程技术人 员的参考书。
▍作者介绍
Jung W. Suh：美国 KLA-Tencor（科天）公司的高级算法工程师和研究科学家。2007 年因其在 3D 医学图像处理领域的工作，从弗吉尼亚理工大学获得博士学位。曾参与三星电子在 MPEG-4 和数字移动广播（DMB）系统的研发工作，还担任过 HeartFlow 公司高级科学家。研究领域包括生物图像处理、模式识别、机器学习和图像 / 视频压缩，发表 30 余篇期刊和会议论文，并拥有 6 项专利。
Youngmin Kim：美国 Life Technologies（生命科技）公司的高级软件工程师，从事实时图像获取和高吞吐量图像分析程序开发工作。先后从伊利诺伊大学（厄巴纳－香槟校区）电子工程专业获得学士和硕士学位。曾在三星公司开发了 3D 图像软件，并在一家创业公司领导软件团队。
◆适用人群：可作为相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可作为工程技术人员的参考书。
◆价值意义：为 MATLAB 用户提供了利用 GPU 强大计算能力的入门指导，通过大量实例、图示和代码，帮助读者掌握 GPU 与 MATLAB 混合编程技术，实现 MATLAB 代码加速，提高在大数据计算等领域的工作效率，推动相关领域的研究和实践发展。