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當(dāng)前位置： 首頁(yè)出版圖書科學(xué)技術(shù)計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)軟件與程序設(shè)計(jì)其他編程語(yǔ)言/工具CUDA范例精解：通用GPU編程（影印版）

CUDA范例精解：通用GPU編程（影印版）

CUDA范例精解：通用GPU編程（影印版）

定　價(jià)：￥39.00

作　者： 山德?tīng)枺↗ason Sanders）,康洛特（Edward Kandrot） 等著
出版社： 清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽： 計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)
ISBN： 9787302239956 出版時(shí)間： 2010-10-01 包裝： 平裝
開(kāi)本： 16開(kāi) 頁(yè)數(shù)： 289 字?jǐn)?shù)：  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　CUDA是設(shè)計(jì)用于幫助開(kāi)發(fā)并行程序的計(jì)算體系結(jié)構(gòu)。通過(guò)與廣泛的軟件平臺(tái)相結(jié)合，cuda體系結(jié)構(gòu)使程序員可以充分利用圖形處理單元（gpu）的強(qiáng)大能力構(gòu)建高性能的應(yīng)用程序。當(dāng)然，gpu已經(jīng)在很長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)用于實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的圖形和游戲應(yīng)用程序?，F(xiàn)在，cuda將這種極具價(jià)值的資源帶給在其他領(lǐng)域內(nèi)從事應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)的程序員，包括科學(xué)、工程和財(cái)務(wù)領(lǐng)域。這些程序員完全不需要了解圖形編程的相關(guān)知識(shí)，而只要能夠采用適當(dāng)擴(kuò)展的c語(yǔ)言版本進(jìn)行編程即可?！禖UDA范例精解：通用GPU編程（影印版）》由cuda軟件平臺(tái)團(tuán)隊(duì)中的兩位資深成員編寫而成，他們向程序員展示了如何使用這種新的技術(shù)，并且通過(guò)大量可以運(yùn)行的示例介紹了cuda開(kāi)發(fā)的每個(gè)領(lǐng)域。在簡(jiǎn)要介紹cuda平臺(tái)和體系結(jié)構(gòu)以及快速指導(dǎo)cudac之后，《CUDA范例精解：通用GPU編程（影印版）》詳細(xì)介紹了與每個(gè)關(guān)鍵的cuda功能相關(guān)的技術(shù)，以及如何權(quán)衡使用這些功能。通過(guò)閱讀《CUDA范例精解：通用GPU編程（影印版）》，您將掌握使用每個(gè)cudac擴(kuò)展的時(shí)機(jī)以及編寫性能極為優(yōu)越的cuda軟件的方式。

作者簡(jiǎn)介

　　作者：（美國(guó)）山德?tīng)枺↗ason Sanders） （美國(guó)）康洛特（Edward Kandrot）山德?tīng)枺↗ason Sanders）是NVIDIA公司CUDA平臺(tái)團(tuán)隊(duì)中的資深軟件工程師，他協(xié)助開(kāi)發(fā)了早期版本的CUDA系統(tǒng)軟件，并且?guī)椭贫俗鳛楫悩?gòu)計(jì)算的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的OpenCL 1.0規(guī)范。Jason也在ATI Technologies、Apple和Novell擔(dān)任相關(guān)職務(wù)?？德逄兀‥dward Kandrot）是NVIDIA公司CUDA算法團(tuán)隊(duì)中的資深軟件工程師，他擁有超過(guò)20年的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，主要為Adobe、Microsoft、Google和Autodesk優(yōu)化代碼性能。

圖書目錄

foreword
preface
acknowledgments
about the authors
1 why cuda ? why now?
1.1 chapter objectives
1.2 the age of parau. el. processing
1.3 the rise of gpu computing
1.4 cuda
1.5 applications of cuda
1.6 chapter review
2 getting started
3.1 chapter objectives
2.2 deve!.opment environment
2.3 chapter review
3 introduction to cuda c
3.1 chapter objectives
3.2 a first program
3.3 querying devices
3.4 using device properties
3.5 chapter review
4 parallel programming in cuda c
4.1 chapter objectives
4.2 cuda para[tel programming
4.3 chapter review
5 thread cooperation
5.1 chapter objectives
5.2 splitting parallel blocks
5.3 shared memory and synchronization
5.4 chapter review
6 constant memory and events
6.1 chapter objectives
6.2 constant memory
6.3 measuring performance with events
6.4 chapter review
7 texture memory
7.1 chapter objectives
7.2 texture memory overview
7.3 simulating heat transfer
7.4 chapter review
8 graphics interoperability
8.1 chapter objectives
8.2 graphics interoperation
8.3 gpu ripple with graphics interoperability
8.4 heat transfer with graphics interop
8.5 directx interoperability
8.6 chapter' review
9 atomics
9.1 chapter objectives
9.2 compute capability
9.3 atomic operations overview
9.4computing histograms
9.5 chapter review
10 streams
10.1 chapter objectives
10.2 page-locked host memory
10.3 cuda streams
10.4 using a single cuda stream
10.5 using multipte cuda streams
10.6 gpu work scheduling
10.7 using multiple cuda streams effectively
10.8 chapter review
11 cuda c on multiple gpus
11.1 chapter objectives
11.2 zero-copy host memory
11.3 using multiple gpus
11.4 portable pinned memory
11.5 chapter review
12 the final countdown
12.1 chapter objectives
12.2 cuda tools
12.3 written resources
12.4 code resources
12.5 chapter review
a advanced atomics
a.1 dot product revisited
a.2 impl. ementing a hash tabte
a.3 appendix review
index

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