GPU Computing Gems Emerald Edition
Lingua: inglese
Editore: Morgan Kaufmann, 2011
- Rilegato
- Usato

Da: World of Books Inc, Montgomery, IL, U.S.A.World of Books Inc
Venditore AbeBooks dal 23 marzo 2026
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Graphics Processing Units (GPUs) are designed to be parallel - having hundreds of cores versus traditional CPUs. If you're facing the challenge of programming systems to effectively use these massively parallel processors to achieve efficiency and performance goals, this title provides tested, proven GPU techniques.
Codice articolo CIN0123849888G
- Titolo
- GPU Computing Gems Emerald Edition
- Autore
- Wen-Mei W Hwu
- Editore
- Morgan Kaufmann
- Anno di pubblicazione
- 2011
- Condizione
- Good
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0123849888
- ISBN 13
- 9780123849885
- 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
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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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