Programming Massively Parallel Processors
A Hands-on Approach
Sorozatcím: Applications of GPU Computing Series;
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 50.95
-
21 131 Ft (20 125 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 10% (cc. 2 113 Ft off)
- Kedvezményes ár 19 018 Ft (18 113 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
21 131 Ft
Beszerezhetőség
A kiadónál véglegesen elfogyott, nem rendelhető. Érdemes újra keresni a címmel, hátha van újabb kiadás.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Elsevier Science
- Megjelenés dátuma 2010. február 22.
- ISBN 9780123814722
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem280 oldal
- Méret 235x191 mm
- Súly 610 g
- Nyelv angol 0
Kategóriák
Hosszú leírás:
Programming Massively Parallel Processors discusses the basic concepts of parallel programming and GPU architecture. Various techniques for constructing parallel programs are explored in detail. Case studies demonstrate the development process, which begins with computational thinking and ends with effective and efficient parallel programs.
This book describes computational thinking techniques that will enable students to think about problems in ways that are amenable to high-performance parallel computing. It utilizes CUDA (Compute Unified Device Architecture), NVIDIA's software development tool created specifically for massively parallel environments. Studies learn how to achieve both high-performance and high-reliability using the CUDA programming model as well as OpenCL.
This book is recommended for advanced students, software engineers, programmers, and hardware engineers.
TöbbTartalomjegyzék:
Chapter 1: Introduction
Chapter 2: History of GPU Computing
Chapter 3: Introduction to CUDA
Chapter 4: CUDA Threads
Chapter 5: CUDA Memories
Chapter 6: Performance Considerations
Chapter 7: Floating-Point Considerations
Chapter 8: Application Case Study I - Advanced MRI Reconstruction
Chapter 9: Application Case Study II - Molecular Visualization and Analysis
Chapter 10: Parallel Programming and Computational Thinking
Chapter 11: A Brief Introduction to OpenCL T
Chapter 12: Conclusion and Future Outlook
Appendix A: Matrix Multiplication Example Code
Appendix B: Speed and feed of current generation CUDA devices
Több
