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Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach
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Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach shows both students and professionals alike the basic concepts of parallel programming and GPU architecture.
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Hands-On Learning
This edition emphasizes practical experience, enabling readers to implement real-world applications and gain hands-on skills in programming massively parallel processors effectively.
Updated Content
Incorporating the latest developments in parallel processing technologies, this edition ensures readers stay current with industry standards and practices, providing a competitive edge in the software development field.
Comprehensive Coverage
Offers extensive coverage of programming techniques and algorithms tailored for parallel processing, equipping readers with the knowledge to tackle complex computing challenges and optimize performance.
Dettagli del prodotto
| Publisher | Morgan Kaufmann |
| Publication date | August 18, 2022 |
| Edition | 4th |
| Language | English |
| Print length | 580 pages |
| ISBN-10 | 0323912311 |
| ISBN-13 | 978-0323912310 |
| Item Weight | 1.95 pounds (880 grams) |
| Dimensions | 7.25 x 0.75 x 9 inches (18.4 x 1.9 x 22.9 cm) |
A chi è consigliato?
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Students in Academia
Ideal for students studying parallel computing, offering hands-on exercises with CUDA programming for practical learning.
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Professional Developers
Helpful for experienced developers looking to enhance skills in parallel programming for high-performance applications.
-
Researchers in HPC
Useful for researchers focusing on high-performance computing, providing insights into programming with massively parallel processors.
-
Beginners in Programming
Not suitable for beginners without prior programming knowledge, as the content is advanced and assumes familiarity.
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Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach
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Microprocessor Design Editorial Review
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Caratteristiche e benefici
- The book explains the basic concepts of parallel programming and GPU architecture in a concise, intuitive, and practical manner.
- It explores various techniques for constructing and optimizing parallel programs with case studies.
- New chapters on frequently used parallel patterns have been added and case studies updated to reflect current industry practices.
- It includes updated coverage of CUDA, including newer libraries such as CuDNN.
- A new chapter on GPU architecture draws examples from recent architecture generations, including Ampere.
- It incorporates major improvements to abstract discussions of problem decomposition strategies and performance considerations with a new optimization checklist.
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