GPU Computing Gems, Emerald Edition
Lingua: inglese
Editore: Elsevier Science Jan 2011, 2011
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- Nuovo

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Codice articolo 9780123849885
- Titolo
- GPU Computing Gems, Emerald Edition
- Editore
- Elsevier Science Jan 2011
- Anno di pubblicazione
- 2011
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0123849888
- ISBN 13
- 9780123849885
- Peso dell'articolo
- 1506 grammi
- Dimensioni
- 244x200x40 mm
- Serie
- Libro 1 di 2: Applications of GPU Computing Series
"...the perfect companion to Programming Massively Parallel Processors by Hwu & Kirk." -Nicolas Pinto, Research Scientist at Harvard & MIT, NVIDIA Fellow 2009-2010
Graphics processing units (GPUs) can do much more than render graphics. Scientists and researchers increasingly look to GPUs to improve the efficiency and performance of computationally-intensive experiments across a range of disciplines.
GPU Computing Gems: Emerald Edition brings their techniques to you, showcasing GPU-based solutions including:
- Black hole simulations with CUDA
- GPU-accelerated computation and interactive display of molecular orbitals
- Temporal data mining for neuroscience
- GPU -based parallelization for fast circuit optimization
- Fast graph cuts for computer vision
- Real-time stereo on GPGPU using progressive multi-resolution adaptive windows
- GPU image demosaicing
- Tomographic image reconstruction from unordered lines with CUDA
- Medical image processing using GPU -accelerated ITK image filters
- 41 more chapters of innovative GPU computing ideas, written to be accessible to researchers from any domain
GPU Computing Gems: Emerald Edition is the first volume in Morgan Kaufmann's Applications of GPU Computing Series, offering the latest insights and research in computer vision, electronic design automation, emerging data-intensive applications, life sciences, medical imaging, ray tracing and rendering, scientific simulation, signal and audio processing, statistical modeling, and video / image processing.
- Covers the breadth of industry from scientific simulation and electronic design automation to audio / video processing, medical imaging, computer vision, and more
- Many examples leverage NVIDIA's CUDA parallel computing architecture, the most widely-adopted massively parallel programming solution
- Offers insights and ideas as well as practical "hands-on" skills you can immediately put to use
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Informazioni sull’autore
is a Senior Director of
Research of NVIDIA and the
Sanders-AMD Endowed Chair
Professor Emeritus of Electrical
and Computer Engineering
at the University of Illinois
at Urbana-Champaign. His
work focuses on parallel
computing―covering
architecture, implementation,
compilers, and algorithms. Dr.
Hwu has received numerous
honors, including the ACM/
IEEE Eckert-Mauchly Award,
ACM Grace Murray Hopper
Award, IEEE B.R. Rau Award.
He is an IEEE and ACM
Fellow. He earned his Ph.D.
in Computer Science from UC
Berkele
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