Cuda programming developers guide (13 risultati)
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Da: Friends of Pima County Public Library, Tucson, AZ, U.S.A.Friends of Pima County Public Library
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paperback. Condizione: Good. Clean Pages. Proceeds benefit the Pima County Public Library system, which serves Tucson and southern Arizona. Slight edge wear and bumping.
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Taschenbuch. Condizione: Neu. Cuda Programming | A Developer's Guide to Parallel Computing with Gpus | Shane Cook | Taschenbuch | Englisch | 2012 | Elsevier Science | EAN 9780124159334 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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paperback. Condizione: New. Paperback. Pub Date :2014-01-01 Pages: 522 Language: Chinese Publisher: China Machine Press High Performance Computing Series CUDA parallel programming: GPU Programming Guide is the CUDA parallel programming areas most comprehensive. detailed and One of the most authoritative books. personally written… by the developer community. technical director CUDA. NVIDIA CUDA China's first official translation certified engineers. detailed to explain the CUDA parallel programming technology knowledge (p.
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Da: liu xing, Nanjing, JS, Cinaliu xing
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paperback. Condizione: New. Paperback. Pub Date: 2019-07-01 Pages: 425 Language: Chinese Publisher: Machinery Industry Press Guide CUDA GPU-based parallel development program is designed to help readers understand the basic concepts of parallel programming techniques of CUDA-based GPU. and acquire the relevant skills using C lan…guage programming high-performance GPU. .
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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - If you need to learn CUDA but don't have experience with parallel computing, CUDA Programming: A Developer's Introduction offers a detailed guide to CUDA with a grounding in parallel fundamentals. It starts by introducing CUDA and bring…ing you up to speed on GPU parallelism and hardware, then delving into CUDA installation. Chapters on core concepts including threads, blocks, grids, and memory focus on both parallel and CUDA-specific issues. Later, the book demonstrates CUDA in practice for optimizing applications, adjusting to new hardware, and solving common problems.
