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\newtheorem{Observation}{\hspace{2em}观察}
\newtheorem{Definition}{\hspace{2em}定义}
\newtheorem{theorem}{\hspace{2em}定理}
\newtheorem{lemma}{\hspace{2em}引理}
\newtheorem{Proof}{证明}
\newtheorem{remark}{注}
\newtheorem{example}{例子}
\colorlet{RED}{red}
\begin{document}
\title{大规模并行处理器编程-实践方法}
\author{杨丰}
\date{}
\maketitle
\tableofcontents
\newpage
\section*{推荐序}
Wen-mei 和 David 的《大规模并行处理器编程》（第四版）由两位杰出的计算机科学家和 GPU 计算先驱撰写，
作者为 Wen-mei W. Hwu、David B. Kirk 和 Izzat El Hajj，继续为该领域做出了宝贵贡献。 创建新的计算模型。
GPU 计算已成为现代科学的重要工具。 本书将教您如何使用该设备，并为您提供解决最具挑战性问题的超强工具。
GPU 计算将成为一台让您看到未来的时间机器，一艘带您前往触手可及的新世界的宇宙飞船。
解决世界上许多最具影响力的问题都需要计算性能。 从计算机历史的开始，架构师就寻求并行计算技术来提高性能。
一百倍的提升相当于依赖顺序处理的 CPU 进步了十年。 尽管并行计算有巨大的好处，
但创建一个用户、开发者、供应商和分销商良性循环的新计算模型一直是一个令人畏惧的先有鸡还是先有蛋的问题。
近三十年后，NVIDIA GPU 计算已经普及，数百万开发人员已经学习了并行编程，其中许多是从本书的早期版本中学习的。
GPU 计算正在影响科学和工业的各个领域，甚至计算机科学本身。 GPU 的处理速度使深度学习模型能够从数据中学习并执行智能任务，
掀起了从自动驾驶车辆、机器人到合成生物学的发明浪潮。 人工智能时代正在到来。
人工智能甚至正在学习物理学，并开启了以比以往快一百万倍的速度模拟地球气候的可能性。
NVIDIA 正在构建一款名为 Earth-2 的 GPU 超级计算机（地球的数字孪生），
并与世界科学界合作，预测当今的行为对数十年后气候的影响。
一位生命科学研究人员曾经对我说：“因为有了你的 GPU，我可以在有生之年完成我一生的工作。”
因此，无论您是在推进人工智能还是在进行突破性科学，我希望 GPU 计算能够帮助您完成您一生的工作。
\\
\rightline{黄仁勋}
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