
Professional Cuda C Programming
Kurzinformation



inkl. MwSt. Versandinformationen
Artikel zZt. nicht lieferbar
Artikel zZt. nicht lieferbar

Beschreibung
"Professional CUDA C Programming" von John Cheng, Max Grossman und Ty McKercher ist ein umfassendes Handbuch zur Programmierung mit NVIDIA's CUDA (Compute Unified Device Architecture). Das Buch richtet sich an Softwareentwickler und Ingenieure, die leistungsstarke parallele Programme auf GPUs (Graphics Processing Units) entwickeln möchten. Die Autoren beginnen mit einer Einführung in die Grundlagen der GPU-Architektur und die Prinzipien des parallelen Rechnens. Sie erläutern die Installation der notwendigen Software und führen den Leser schrittweise durch die ersten einfachen CUDA-Programme. Im weiteren Verlauf des Buches werden fortgeschrittene Themen wie Speicherhierarchie, Optimierungstechniken, Parallelität und Synchronisation behandelt. Die Autoren bieten praktische Beispiele und Übungen, um das Verständnis zu vertiefen und reale Anwendungen zu entwickeln. Ein besonderes Augenmerk liegt auf der Performance-Optimierung von CUDA-Programmen. Hierbei werden Techniken wie Coalesced Memory Access, Verwendung von Shared Memory sowie verschiedene Methoden zur Minimierung von Latenzzeiten detailliert erklärt. Das Buch schließt mit Fallstudien aus verschiedenen Anwendungsbereichen wie Bildverarbeitung, wissenschaftlichen Berechnungen und maschinellem Lernen ab, um dem Leser einen Einblick in die vielseitigen Einsatzmöglichkeiten von CUDA zu geben. Insgesamt bietet "Professional CUDA C Programming" eine fundierte Einführung sowie tiefgehende Einblicke in die Entwicklung effizienter paralleler Programme auf modernen GPUs.
Produktdetails

So garantieren wir Dir zu jeder Zeit Premiumqualität.
Über den Autor
John Cheng, PHD, is a Research Scientist at BGP International in Houston. He has developed seismic imaging products with GPU technology and many high-performance parallel production applications on heterogeneous computing platforms. Max Grossman is an expert in GPU computing with experience applying CUDA to problems in medical imaging, machine learning, geophysics, and more. Ty McKercher has been helping customers adopt GPU acceleration technologies while he has been employed at NVIDIA since 2008.
- paperback
- 192 Seiten
- Erschienen 1998
- Addison Wesley
- paperback
- 388 Seiten
- Erschienen 1988
- Osborne/McGraw-Hill
- paperback
- 292 Seiten
- Erschienen 2020
- Apress
- Hardcover
- 299 Seiten
- Erschienen 1990
- Hanser Fachbuch
- Kartoniert
- 803 Seiten
- Erschienen 2016
- O'Reilly Media
- paperback
- 208 Seiten
- Erschienen 2006
- mitp
- Gebunden
- 1220 Seiten
- Erschienen 2014
- Galileo Computing