Programming Massively Parallel Processors
por Kirk, David B.
Publicado por : : Elsevier (Waltman, MA) Detalles físicos: XX, 496 p. , gráf. ; 24 cm. ISBN:9780124159921. Año : 2013
| Tipo de ítem | Ubicación actual | Colección | Signatura | Estado | Notas | Fecha de vencimiento | Código de barras |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
Libros básicos
|
U-Tad Biblioteca General Stacks | Non-fiction | 004.42 KIR (Navegar estantería) | Disponible | Ejemplar donado por José María Font | 0001814 | |
|
Libros básicos
|
U-Tad Biblioteca General Stacks | Non-fiction | 004.42 KIR (Navegar estantería) | Disponible | Ejemplar donado por José María Font | 0001815 | |
|
Libros básicos
|
U-Tad Biblioteca General Stacks | Non-fiction | 004.42 KIR (Navegar estantería) | Disponible | Ejemplar donado por José María Font | 0001816 | |
Libros departamento
|
U-Tad Biblioteca General Stacks | Non-fiction | DEP 004.42 KIR (Navegar estantería) | No para préstamo | Ejemplar donado por José María Font | 0001818 |
Navegando U-Tad Biblioteca Estantes , Ubicación: General Stacks , Código de colección: Non-fiction Cerrar el navegador de estanterías
| DEP 004(07) RAM Entornos de desarrollo | DEP 004.4 SHE Character development and storytelling for games | DEP 004.41 UML STE Utilización de UML | DEP 004.42 KIR Programming Massively Parallel Processors | DEP 004.42 RAM Programación de servicios y procesos | DEP 303.62 VAL Entrevistas cualitativas | DEP 316.325 CON Contenidos digitales en la era de la sociedad conectada |
Indice
1. Introduction. 2. History of GPU Computing. 3. Introduction to Data Parallelism and CUDA C. 4. Data-Parallel Execution Model. 5. CUDA Memories. 6. Performance Considerations. 7. Floating-Point Considerations. 8. Parallel Patterns: Convolution. 9. Parallel Patterns: Prefix Sum. 10. Parallel Patterns: Sparse ,atrix-Vector Multiplication. 11. Application Cae Study: Advanced MRI Reconstrution. 12. Application Case Study: Molecular Visualization and Analysis. 13. Parallel Programming and Computational Thinking. 14. An Introduction to OpenCL. 15. Parallel Programming with Open ACC. 16. Thrust: A Productivity-Oriented Library for CUDA. 17. CUDA FORTRAN. 18. An Introduction to C++ AMP. 19. Programming a Heterogeneous Computing Cluster. 20 CUDA Dynamic Parallelism. 21. Conclusion and Future Outlook.
No hay comentarios para este ítem.