CUDA for engineers: An introduction to high-performance parallel computing / Duane Storti, Mete Yurtoglu.

Por: Storti, DuaneColaborador(es): Yurtoglu, Mete [Autor.]Tipo de material: TextoTextoEditor: New York (USA): Addison-Wesley, 2016Descripción: 328 p.: il.; 24 cmISBN: 9780134177410Tema(s): C (LENGUAJE DE PROGRAMACIÓN DE COMPUTADORES) | PROGRAMACION PARALELA (COMPUTADORES) | ARQUITECTURA DE COMPUTADORESClasificación CDD: 005.275 Resumen: CUDA for Engineers le ofrece un compromiso directo y práctico con computación paralela personal de alto rendimiento, lo que le permite realizar cálculos en una PC de nivel de juego que habría requerido una supercomputadora hace unos pocos años. Los autores introducen los aspectos esenciales de la programación de CUDA C de forma clara y concisa, guiándolos rápidamente desde la ejecución de programas de muestra hasta la creación de su propio código. A lo largo, aprenderá de ejemplos completos que puede construir, ejecutar y modificar, complementado por proyectos adicionales que profundizan su comprensión. Todos los proyectos están completamente desarrollados, con instrucciones de construcción detalladas para todas las plataformas principales. Ideal para cualquier científico, ingeniero o estudiante con al menos experiencia introductoria en programación, esta guía no asume ninguna formación especializada en computación paralela o basada en GPU. En un apéndice, los autores también presentan un repaso sobre la programación C para aquellos que lo necesitan. Cobertura incluye Preparación de su computadora para ejecutar programas CUDAComprensión del modelo de paralelismo de CUDA y extensiones CTransferencia de datos entre CPU y GPa Tiempo de administración, creación de perfiles, manejo de errores y depuraciónCreación de grillas 2DInteroperación con OpenGL para proporcionar interactividad de usuario en tiempo real Realización de simulaciones básicas con ecuaciones diferencialesUso de plantillas para administrar cálculos relacionados a través de subprocesosExplotar la capacidad de memoria compartida de CUDA para mejorar el rendimientoInterpretar con datos 3D: segmentación, renderizado de volumen y fundición de rayosUtilizar bibliotecas CUDAEncontrar más recursos y códigos de CUDA Las aplicaciones de ejemplo realísticas incluyen Visualizar funciones en 2D y 3D. Resolver ecuaciones diferenciales al cambiar las condiciones iniciales o de contorno. pilas de imágenesComputing inner products and centroidsSolving systems of linear algebraic ecuations Cálculos de Monte-Carlo.
Etiquetas de esta biblioteca: No hay etiquetas de esta biblioteca para este título. Ingresar para agregar etiquetas.
    Valoración media: 0.0 (0 votos)
Tipo de ítem Ubicación actual Colección Signatura Info Vol Copia número Estado Fecha de vencimiento Código de barras Reserva de ítems
LIBRO - MATERIAL GENERAL LIBRO - MATERIAL GENERAL Biblioteca Jorge Álvarez Lleras
Fondo general
Colección General 005.275 S886c (Navegar estantería) Ej.1 1 Disponible 028175
Total de reservas: 0
Navegando Biblioteca Jorge Álvarez Lleras Estantes, Ubicación: Fondo general, Código de colección: Colección General Cerrar el navegador de estanterías
005.2 K587a The art of computer programming / 005.275 C466u Using OpenMP : 005.275 S215c CUDA by example : 005.275 S886c CUDA for engineers: 005.2762 G977j OCA Java SE 8 : 005.3 D325a Androit 6 for programmers: 005.3 M478d Designing the Internet of Things

Incluye índice

CUDA for Engineers le ofrece un compromiso directo y práctico con computación paralela personal de alto rendimiento, lo que le permite realizar cálculos en una PC de nivel de juego que habría requerido una supercomputadora hace unos pocos años. Los autores introducen los aspectos esenciales de la programación de CUDA C de forma clara y concisa, guiándolos rápidamente desde la ejecución de programas de muestra hasta la creación de su propio código. A lo largo, aprenderá de ejemplos completos que puede construir, ejecutar y modificar, complementado por proyectos adicionales que profundizan su comprensión. Todos los proyectos están completamente desarrollados, con instrucciones de construcción detalladas para todas las plataformas principales. Ideal para cualquier científico, ingeniero o estudiante con al menos experiencia introductoria en programación, esta guía no asume ninguna formación especializada en computación paralela o basada en GPU. En un apéndice, los autores también presentan un repaso sobre la programación C para aquellos que lo necesitan. Cobertura incluye Preparación de su computadora para ejecutar programas CUDAComprensión del modelo de paralelismo de CUDA y extensiones CTransferencia de datos entre CPU y GPa Tiempo de administración, creación de perfiles, manejo de errores y depuraciónCreación de grillas 2DInteroperación con OpenGL para proporcionar interactividad de usuario en tiempo real Realización de simulaciones básicas con ecuaciones diferencialesUso de plantillas para administrar cálculos relacionados a través de subprocesosExplotar la capacidad de memoria compartida de CUDA para mejorar el rendimientoInterpretar con datos 3D: segmentación, renderizado de volumen y fundición de rayosUtilizar bibliotecas CUDAEncontrar más recursos y códigos de CUDA Las aplicaciones de ejemplo realísticas incluyen Visualizar funciones en 2D y 3D. Resolver ecuaciones diferenciales al cambiar las condiciones iniciales o de contorno. pilas de imágenesComputing inner products and centroidsSolving systems of linear algebraic ecuations Cálculos de Monte-Carlo.

No hay comentarios en este titulo.

para colocar un comentario.

Haga clic en una imagen para verla en el visor de imágenes