9781316518533 - computer architecture for scientists: principles and performance de chien, andrew a. (19 resultados)
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Hardback. Condición: New. The dramatic increase in computer performance has been extraordinary, but not for all computations: it has key limits and structure. Software architects, developers, and even data scientists need to understand how exploit the fundamental structure of computer performance to harness it for future applica…tions. Ideal for upper level undergraduates, Computer Architecture for Scientists covers four key pillars of computer performance and imparts a high-level basis for reasoning with and understanding these concepts: Small is fast - how size scaling drives performance; Implicit parallelism - how a sequential program can be executed faster with parallelism; Dynamic locality - skirting physical limits, by arranging data in a smaller space; Parallelism - increasing performance with teams of workers. These principles and models provide approachable high-level insights and quantitative modelling without distracting low-level detail. Finally, the text covers the GPU and machine-learning accelerators that have become increasingly important for mainstream applications.
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Hardback. Condición: New. The dramatic increase in computer performance has been extraordinary, but not for all computations: it has key limits and structure. Software architects, developers, and even data scientists need to understand how exploit the fundamental structure of computer performance to harness it for future applica…tions. Ideal for upper level undergraduates, Computer Architecture for Scientists covers four key pillars of computer performance and imparts a high-level basis for reasoning with and understanding these concepts: Small is fast - how size scaling drives performance; Implicit parallelism - how a sequential program can be executed faster with parallelism; Dynamic locality - skirting physical limits, by arranging data in a smaller space; Parallelism - increasing performance with teams of workers. These principles and models provide approachable high-level insights and quantitative modelling without distracting low-level detail. Finally, the text covers the GPU and machine-learning accelerators that have become increasingly important for mainstream applications.
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The dramatic increase in computer performance has been extraordinary, but not for all computations: it has key limits and structure.Software architects, developers, and even data scientists need to understand how exploit the fundamental structure of compu…ter performance to harness it for future applications. Ideal for upper level undergraduates, Computer Architecture for Scientists covers four key pillars of computer performance and imparts a high-level basis for reasoning with and understanding these concepts: Small is fast - how size scaling drives performance; Implicit parallelism - how a sequential program can be executed faster with parallelism; Dynamic locality - skirting physical limits, by arranging data in a smaller space; Parallelism - increasing performance with teams of workers. These principles and models provide approachable high-level insights and quantitative modelling without distracting low-level detail. Finally, the text covers the GPU and machine-learning accelerators that have become increasingly important for mainstream applications.
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. The dramatic increase in computer performance has been extraordinary, but not for all computations: it has key limits and structure. Software architects, developers, and even data scientists need to understand how exploit the fundamental structure of computer performance to harness it for fu…ture applications. Ideal for upper level undergraduates, Computer Architecture for Scientists covers four key pillars of computer performance and imparts a high-level basis for reasoning with and understanding these concepts: Small is fast how size scaling drives performance; Implicit parallelism how a sequential program can be executed faster with parallelism; Dynamic locality skirting physical limits, by arranging data in a smaller space; Parallelism increasing performance with teams of workers. These principles and models provide approachable high-level insights and quantitative modelling without distracting low-level detail. Finally, the text covers the GPU and machine-learning accelerators that have become increasingly important for mainstream applications. Rapidly growing cadres of sophisticated computing users need to understand how to exploit computing performance and the architecture of computers that give rise to it. With an accessible, principle-based approach, this book offers a high-level view of the four key pillars of performance. Ideal for computer, data, or social scientists and engineers. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.
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