GPU Programming with CUDA For Beginners (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Independently Published, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
Venditore AbeBooks dal 12 ottobre 2005
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Paperback. GPU's have become an important part of modern computing, enabling applications to process large amounts of data through massive parallelism. CUDA provides developers with a powerful programming model for taking advantage of NVIDIA GPUs, but getting started can be challenging when concepts such as kernels, threads, blocks, grids, memory spaces, and synchronization are introduced all at once.GPU Programming with CUDA For Beginners provides a practical introduction to CUDA programming for readers who want to understand how GPU computing works and learn how to build CUDA applications from the ground up.Starting with the fundamentals of GPU architecture and parallel computing, the book progressively introduces the CUDA programming model, kernel execution, threads, thread blocks, grids, memory management, data transfer, synchronization, and common parallel programming patterns. Practical examples help connect these concepts to the way CUDA programs actually execute on a GPU.You will explore how to: Understand the fundamentals of GPU computing and parallel executionSet up a CUDA development environmentWrite and launch CUDA kernelsWork with threads, blocks, grids, and execution hierarchiesManage data between the CPU and GPUUnderstand CUDA's different memory spacesUse synchronization and coordinate parallel workDesign practical parallel algorithmsIdentify common CUDA programming mistakesStructure CUDA applications more effectivelyBuild a solid foundation for further CUDA development and optimizationThe goal is not simply to memorize CUDA functions. Instead, you will develop a practical mental model of how CUDA programs execute and how GPU-oriented programming differs from conventional CPU programming.Whether you are a programmer new to GPU computing, a software developer expanding into parallel programming, or a technical professional looking to understand CUDA, this book provides a structured starting point for building useful GPU programming skills.Build the fundamentals first. Then use them to write better GPU programs. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Codice articolo 9798171905576
- Titolo
- GPU Programming with CUDA For Beginners (Paperback)
- Autore
- Alvin Marsh
- Editore
- Independently Published
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798171905576
- Serie
- Libro 1 di 2: CUDA Programming Series
GPU Programming with CUDA For Beginners provides a practical introduction to CUDA programming for readers who want to understand how GPU computing works and learn how to build CUDA applications from the ground up.
Starting with the fundamentals of GPU architecture and parallel computing, the book progressively introduces the CUDA programming model, kernel execution, threads, thread blocks, grids, memory management, data transfer, synchronization, and common parallel programming patterns. Practical examples help connect these concepts to the way CUDA programs actually execute on a GPU.
You will explore how to:
- Understand the fundamentals of GPU computing and parallel execution
- Set up a CUDA development environment
- Write and launch CUDA kernels
- Work with threads, blocks, grids, and execution hierarchies
- Manage data between the CPU and GPU
- Understand CUDA's different memory spaces
- Use synchronization and coordinate parallel work
- Design practical parallel algorithms
- Identify common CUDA programming mistakes
- Structure CUDA applications more effectively
- Build a solid foundation for further CUDA development and optimization
Whether you are a programmer new to GPU computing, a software developer expanding into parallel programming, or a technical professional looking to understand CUDA, this book provides a structured starting point for building useful GPU programming skills.
Build the fundamentals first. Then use them to write better GPU programs.
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