Programming Massively Parallel Processors
A Hands-on Approach
-
10% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 82.99
-
32 415 Ft (30 872 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. 3 242 Ft off)
- Kedvezményes ár 29 174 Ft (27 785 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
32 415 Ft
Beszerezhetőség
Még nem jelent meg, de rendelhető. A megjelenéstől számított néhány héten belül megérkezik.
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:
- Kiadás sorszáma 5
- Kiadó Elsevier Science
- Megjelenés dátuma 2026. június 19.
- ISBN 9780443439001
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem680 oldal
- Méret 235x191 mm
- Súly 450 g
- Nyelv angol 700
Kategóriák
Hosszú leírás:
Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach, Fifth Edition shows both students and professionals alike the basic concepts of parallel programming and GPU architecture. Concise, intuitive, and practical, it is based on years of road-testing in the authors' own parallel computing courses. Various techniques for constructing and optimizing parallel programs are explored in detail, while case studies demonstrate the development process, which begins with computational thinking and ends with effective and efficient parallel programs. This new edition has been updated with an expanded repertoire of optimizations, new patterns and applications, ad more coverage of important CUDA features.
TöbbTartalomjegyzék:
1. Introduction
Part I. Fundamental Concepts
2. Heterogeneous data parallel computing
3. Multidimensional grids and data
4. Compute architecture and scheduling
5. Memory architecture and data locality
6. Performance considerations
Part II. Parallel Patterns
7. Convolution
8. Stencil
9. Parallel histogram
10. Reduction
11. Prefix sum (scan)
12. Merge
Part III. Advanced Patterns and Applications
13. Sorting
14. Filtering (new)
15. Sparse matrix computation
16. Wavefront Algorithms (new)
17. Graph traversal
18. Deep learning
19. Multi-GPU API (new)
20. Electrostatic potential map
21. Parallel programming and computational thinking
Part IV. Advanced Practices
22. Programming a heterogeneous computing cluster
23. Advanced Optimizations for Matrix Multiplication (new)
24. Advanced practices and future evolution
25. Conclusion and outlook
