Accelerator Programming Using Directives: 8th International Workshop, WACCPD 2021, Virtual Event, November 14, 2021, Proceedings
 
A termék adatai:

ISBN13:9783030977580
ISBN10:3030977587
Kötéstípus:Puhakötés
Terjedelem:149 oldal
Méret:235x155 mm
Súly:261 g
Nyelv:angol
Illusztrációk: 7 Illustrations, black & white; 40 Illustrations, color
504
Témakör:

Accelerator Programming Using Directives

8th International Workshop, WACCPD 2021, Virtual Event, November 14, 2021, Proceedings
 
Kiadás sorszáma: 1st ed. 2022
Kiadó: Springer
Megjelenés dátuma:
Kötetek száma: 1 pieces, Book
 
Normál ár:

Kiadói listaár:
EUR 58.84
Becsült forint ár:
24 280 Ft (23 124 Ft + 5% áfa)
Miért becsült?
 
Az Ön ára:

19 424 (18 499 Ft + 5% áfa )
Kedvezmény(ek): 20% (kb. 4 856 Ft)
A kedvezmény érvényes eddig: 2024. június 30.
A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
Kattintson ide a feliratkozáshoz
 
Beszerezhetőség:

Becsült beszerzési idő: A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron, de a kiadónál igen. Beszerzés kb. 3-5 hét..
A Prosperónál jelenleg nincsen raktáron.
Nem tudnak pontosabbat?
 
  példányt

 
Hosszú leírás:

This book constitutes the proceedings of the 8th International Workshop on Accelerator Programming Using Directives, WACCPD 2021, which took place in November 2021. The conference was held as hybrid event. 



WACCPD is one of the major forums for bringing together users, developers, and the software and tools community to share knowledge and experiences when programming emerging complex parallel computing systems. The 7 papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 11 submissions. They were organized in topical sections named: Directive Alternatives; Directive Extensions; and Directive Case Studies.

Tartalomjegyzék:

Can Fortran's `do concurrent' Replace Directives for Accelerated Computing?.- Achieving near native runtime performance and cross-platform performance portability for random number generation through SYCL interoperability.- Extending OpenMP for Machine Learning-Driven Adaptation.- GPU porting of scalable implicit solver with Green?s function-based neural networks by OpenACC.- Challenges Porting a C++ Template-Metaprogramming Abstraction Layer to Directive-based Offloading.- Accelerating quantum many-body configuration interaction with directives.- GPU offloading of a large-scale gyrokinetic particle-in-cell Fortran code: From OpenACC to OpenMP.