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9781498750752 - GPU Parallel Program Development Using CUDA (Chapman & Hall/CRC Computational Science) de Soyata, Tolga (16 resultados)
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GPU Parallel Program Development Using CUDA (Chapman & Hall/CRC Computational Science)
Libro 25 de 27: Chapman & Hall/CRC Computational ScienceLibrería: Textbooks_Source, Columbia, MO, Estados Unidos de America
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GPU Parallel Program Development Using CUDA (Chapman & Hall/CRC Computational Science)
Libro 25 de 27: Chapman & Hall/CRC Computational ScienceLibrería: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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GPU Parallel Program Development Using CUDA
Libro 25 de 27: Chapman & Hall/CRC Computational ScienceLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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GPU Parallel Program Development Using CUDA
Libro 25 de 27: Chapman & Hall/CRC Computational ScienceLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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GPU Parallel Program Development Using CUDA
Libro 25 de 27: Chapman & Hall/CRC Computational ScienceLibrería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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GPU PARALLEL PROGRAM DEVELOPMENT USING CUDA
Libro 25 de 27: Chapman & Hall/CRC Computational ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Taylor & Francis Group, 2018
ISBN 10: 1498750753 ISBN 13: 9781498750752
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
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GPU Parallel Program Development Using CUDA
Libro 25 de 27: Chapman & Hall/CRC Computational ScienceLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Gpu Parallel Program Development Using Cuda
Libro 25 de 27: Chapman & Hall/CRC Computational ScienceLibrería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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GPU Parallel Program Development Using CUDA
Libro 25 de 27: Chapman & Hall/CRC Computational ScienceLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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GPU Parallel Program Development Using CUDA
Libro 25 de 27: Chapman & Hall/CRC Computational ScienceLibrería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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GPU Parallel Program Development Using CUDA
Libro 25 de 27: Chapman & Hall/CRC Computational ScienceLibrería: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 105,09
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GPU PARALLEL PROGRAM DEVELOPMENT USING CUDA
Libro 25 de 27: Chapman & Hall/CRC Computational ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Taylor & Francis Group, 2018
ISBN 10: 1498750753 ISBN 13: 9781498750752
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 129,74
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GPU PARALLEL PROGRAM DEVELOPMENT USING CUDA
Libro 25 de 27: Chapman & Hall/CRC Computational ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Taylor & Francis Group, 2018
ISBN 10: 1498750753 ISBN 13: 9781498750752
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
Calificación del vendedor: 4 de 5 estrellas
EUR 124,66
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Soyata, T: GPU Parallel Program Development Using CUDA
Libro 25 de 27: Chapman & Hall/CRC Computational ScienceLibrería: moluna, Greven, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 96,72
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Añadir al carritoGebunden. Condición: New. Tolga Soyata is an associate professor in the Electrical and Computer Engineering department of SUNY Albany.GPU Parallel Program Development using CUDA teaches GPU programming by showing the diffe.
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GPU Parallel Program Development Using CUDA
Libro 25 de 27: Chapman & Hall/CRC Computational ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Taylor & Francis, Chapman And Hall/CRC, 2018
ISBN 10: 1498750753 ISBN 13: 9781498750752
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -GPU Parallel Program Development using CUDA teaches GPU programming by showing the differences among different families of GPUs. This approach prepares the reader for the next generation and future generations of GPUs. The book emphasizes concepts that will remain relevant for a long time, rather than concepts that are platform-specific. At the same time, the book also provides platform-dependent explanations that are as valuable as generalized GPU concepts. The book consists of three separate parts; it starts by explaining parallelism using CPU multi-threading in Part I. A few simple programs are used to demonstrate the concept of dividing a large task into multiple parallel sub-tasks and mapping them to CPU threads. Multiple ways of parallelizing the same task are analyzed and their pros/cons are studied in terms of both core and memory operation.Part II of the book introduces GPU massive parallelism. The same programs are parallelized on multiple Nvidia GPU platforms and the same performance analysis is repeated. Because the core and memory structures of CPUs and GPUs are different, the results differ in interesting ways. The end goal is to make programmers aware of all the good ideas, as well as the bad ideas, so readers can apply the good ideas and avoid the bad ideas in their own programs.Part III of the book provides pointer for readers who want to expand their horizons. It provides a brief introduction to popular CUDA libraries (such as cuBLAS, cuFFT, NPP, and Thrust),the OpenCL programming language, an overview of GPU programming using other programming languages and API libraries (such as Python, OpenCV, OpenGL, and Apple's Swift and Metal,) and the deep learning library cuDNN. 476 pp. Englisch.
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GPU Parallel Program Development Using CUDA
Libro 25 de 27: Chapman & Hall/CRC Computational ScienceIdioma: Inglés
Publicado por Taylor & Francis, Chapman And Hall/CRC, 2018
ISBN 10: 1498750753 ISBN 13: 9781498750752
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
EUR 103,11
Envío por EUR 65,00
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - GPU Parallel Program Development using CUDA teaches GPU programming by showing the differences among different families of GPUs. This approach prepares the reader for the next generation and future generations of GPUs. The book emphasizes concepts that will remain relevant for a long time, rather than concepts that are platform-specific. At the same time, the book also provides platform-dependent explanations that are as valuable as generalized GPU concepts. The book consists of three separate parts; it starts by explaining parallelism using CPU multi-threading in Part I. A few simple programs are used to demonstrate the concept of dividing a large task into multiple parallel sub-tasks and mapping them to CPU threads. Multiple ways of parallelizing the same task are analyzed and their pros/cons are studied in terms of both core and memory operation.Part II of the book introduces GPU massive parallelism. The same programs are parallelized on multiple Nvidia GPU platforms and the same performance analysis is repeated. Because the core and memory structures of CPUs and GPUs are different, the results differ in interesting ways. The end goal is to make programmers aware of all the good ideas, as well as the bad ideas, so readers can apply the good ideas and avoid the bad ideas in their own programs.Part III of the book provides pointer for readers who want to expand their horizons. It provides a brief introduction to popular CUDA libraries (such as cuBLAS, cuFFT, NPP, and Thrust),the OpenCL programming language, an overview of GPU programming using other programming languages and API libraries (such as Python, OpenCV, OpenGL, and Apple's Swift and Metal,) and the deep learning library cuDNN.
