Isbn Cuda by Example: Eine Einführung in die allgemeine Gpu-Programmierung Buch Computing & Internet Englisch 312 Seiten

Name: Isbn Cuda by Example: Eine Einführung in die allgemeine Gpu-Programmierung Buch Computing & Internet Englisch 312 Seiten
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ISBN CUDA by Example: Eine Einführung in die allgemeine GPU-Programmierung. Genre: Computing & Internet, Sprachversion: Englisch, Geschrieben von: Edward Kandrot. Breite: 183 mm, Tiefe: 18 mm, Höhe: 2261 mm

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Produktinformationen

„Dieses Buch ist Pflichtlektüre für jeden, der mit beschleunigerbasierten Computersystemen arbeitet.“
– Aus dem Vorwort von Jack Dongarra, Universität von Tennessee und Oak Ridge National Laboratory
CUDA ist eine Computerarchitektur, die entwickelt wurde, um die Entwicklung paralleler Programme zu erleichtern. In Verbindung mit einer umfassenden Softwareplattform ermöglicht die CUDA-Architektur Programmierern, die immense Leistung von Grafikprozessoren (GPUs) beim Erstellen leistungsstarker Anwendungen zu nutzen. GPUs sind natürlich schon lange für anspruchsvolle Grafik- und Spielanwendungen verfügbar. CUDA bringt diese wertvolle Ressource nun auch für Programmierer, die an Anwendungen in anderen Bereichen, einschließlich Wissenschaft, Ingenieurwesen und Finanzen, arbeiten. Es sind keine Kenntnisse in der Grafikprogrammierung erforderlich – nur die Fähigkeit, in einer moderat erweiterten Version von C zu programmieren.
CUDA by Example, geschrieben von zwei leitenden Mitgliedern des CUDA-Softwareplattform-Teams, zeigt Programmierern, wie sie diese neue Technologie einsetzen können. Die Autoren führen in jeden Bereich der CUDA-Entwicklung durch Arbeitsbeispiele ein. Nach einer kurzen Einführung in die CUDA-Plattform und Architektur sowie einem Schnellstartleitfaden für CUDA C beschreibt das Buch die Techniken und Kompromisse, die mit jedem wichtigen CUDA-Feature verbunden sind. Sie erfahren, wann Sie jede CUDA C-Erweiterung verwenden sollten und wie Sie CUDA-Software schreiben, die wirklich herausragende Leistung erzielt.
Wichtige behandelte Themen umfassen
Paralleles Programmieren
Thread-Kooperation
Konstantenspeicher und Ereignisse
Texturspeicher
Grafikinteroperabilität
Atomics
Streams
CUDA C auf mehreren GPUs
Erweiterte Atomics
Zusätzliche CUDA-Ressourcen
Alle CUDA-Softwaretools, die Sie benötigen, sind kostenlos zum Download von NVIDIA verfügbar. http://developer.nvidia.com/object/cuda-by-example.html

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