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[GPU高性能编程CUDA实战] CUDA并行程序设计(含原书代码book.h、CPUBitmap.h等)

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简介:
《GPU高性能编程CUDA实战》深入浅出地介绍了CUDA技术及其在高性能计算中的应用。本书内容涵盖从基础概念到复杂案例的全面讲解,并提供丰富的示例代码,包括book.h和CPUBitmap.h等文件,帮助读者快速掌握并行程序设计技巧。 CUDA并行程序设计GPU编程指南包括原书中的代码文件book.h、CPUBitmap.h等相关内容。

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  • [GPUCUDA] CUDAbook.hCPUBitmap.h
    优质
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  • CUDAGPU指南(book.hCPUBitmap.h
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    本书为读者提供了一套全面的学习资源,涵盖了使用CUDA进行并行程序设计和GPU编程的方法。书中不仅讲解了理论知识,还提供了大量实用的示例代码,如book.h和CPUBitmap.h等,帮助读者深入理解如何优化计算任务以实现高性能应用开发。 CUDA并行程序设计GPU编程指南(包含原书代码book.h CPUBitmap.h等)。
  • CUDAGPU.pdf.zip
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    《CUDA实战:GPU高性能编程》是一本深入介绍如何利用NVIDIA CUDA技术进行高效并行计算的实用指南,适合希望提升图形处理器编程能力的专业人士阅读。 GPU高性能编程CUDA实战中文版,更多AI相关书籍请查看博主上传的其他资源。
  • CUDA BY EXAMPLE》(GPUCUDA)一中的全部
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    本书提供了《CUDA By Example》中所有实战案例的源代码,旨在帮助读者通过实践掌握基于GPU的并行计算技术。 《CUDA BY EXAMPLE》(GPU高性能编程CUDA实战)一书中包含了所有EXAMPLE的代码以及书中提供的库。
  • GPU CUDA》官方例
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    本书为《GPU高性能编程CUDA实战》一书提供了丰富的官方示例代码和实践教程,帮助读者深入理解和掌握CUDA技术。 《GPU高性能编程 CUDA实战》/《CUDA By Example》课本中的官方例程包含头文件book.h。
  • CUDA By Example》源 中文译名《GPUCUDA
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    本书《GPU高性能编程CUDA实战》通过丰富的示例介绍了如何使用CUDA技术在NVIDIA GPU上进行高效并行计算编程,适合希望提升应用性能的技术人员阅读。 《CUDA By Example》的中文译名为《GPU高性能编程CUDA实战》,该书附带源码文件包括:book.h、cpu_anim.h、cpu_bitmap.h、gl_helper.h、gpu_anim.h、glext.h 和 glut.h。
  • CUDAGPU中文版.pdf
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    本书深入浅出地介绍了如何使用CUDA进行GPU并行编程,帮助读者掌握高效利用NVIDIA GPU加速计算的技术和方法。适合有C/C++基础并希望提升程序性能的专业开发者阅读。 《GPU高性能编程CUDA实战中文.pdf》为个人收集的电子书,仅供学习用途,请勿用于商业目的。如涉及版权问题,请联系处理。
  • CUDAGPU中文版.pdf
    优质
    本书深入浅出地介绍了如何使用CUDA进行GPU编程,涵盖从基础概念到高级优化技巧的内容,旨在帮助读者充分利用GPU的强大并行计算能力。适合希望提升程序性能的专业开发者和研究人员阅读。 《GPU高性能编程CUDA实战中文版》这本书深入介绍了如何利用NVIDIA的CUDA技术进行高效的并行计算编程。书中不仅涵盖了CUDA的基础知识,还详细讲解了高级优化技巧以及实际应用案例,非常适合希望提高GPU计算能力的专业人士和技术爱好者阅读和学习。
  • CUDAGPU指南, CUDAGPU指南PDF及C/C++源ZIP
    优质
    本书《CUDA并行程序设计与GPU编程指南》提供了关于使用CUDA进行GPU编程的基础知识和高级技术,包含丰富的示例代码。附带的PDF文档详细解释了每个章节的内容,并提供了一个包含所有案例研究的C/C++源代码的ZIP文件,帮助读者深入理解实践中的应用。 CUDA并行程序设计 GPU编程指南是一本介绍如何使用CUDA进行GPU编程的书籍或文档。此外还有一个包含C、C++源码的.zip文件可供下载。
  • CUDA GPU指南
    优质
    《CUDA并行编程设计:GPU编程指南》是一本全面介绍使用NVIDIA CUDA技术进行高效GPU编程的权威手册。 《CUDA并行程序设计:GPU编程指南》一书共包含12章内容。第1章介绍了超级计算的发展历程;第2章讲解了如何使用GPU来理解并行计算的概念;第3章对CUDA硬件进行了概述;第4章详细描述了如何搭建CUDA开发环境;第5章深入探讨了线程网格、线程块以及单个线程的组织方式和运行机制。第6章介绍了在CUDA编程中处理内存管理的方法和技术,包括各种类型的存储空间及其访问规则。 接下来,在第七章里作者分享了一些实用技巧来帮助读者更好地掌握CUDA实践;第八章则讨论了如何利用多CPU与多GPU资源进行协同工作以提高系统性能;第九章重点讲解了应用程序的优化策略和方法。第十章介绍了常用的函数库及SDK,为开发者提供了丰富的开发工具支持。 第十一章中作者探讨了规划GPU硬件系统的最佳方案,并给出了具体的建议;最后,在第十二章里列出了常见问题及其解决方案,帮助读者解决在学习过程中遇到的技术难题。