Bewertung:
Insgesamt erhält das Buch positives Feedback für seine umfassende Einführung in die CUDA-Programmierung und parallele Hochleistungsberechnungen. Während viele Rezensenten die gute Zugänglichkeit und die klaren Erklärungen schätzen, kritisieren einige, dass das Buch veraltet ist und keine ausreichende Unterstützung für neuere Technologien bietet. Das Buch wird besonders Anfängern und Ingenieuren empfohlen, die ihr Verständnis von CUDA verbessern wollen.
Vorteile:⬤ Umfassende und gut strukturierte Einführung in die CUDA-Programmierung.
⬤ Klare Erklärungen, die für Leser mit unterschiedlichen Kenntnissen geeignet sind.
⬤ Wertvolle Tools und Beispiele für die praktische Anwendung, insbesondere in Bereichen wie Bildverarbeitung und Deep Learning.
⬤ Relevante Informationen zur Integration von CUDA in technische Entwicklungsumgebungen.
⬤ Hervorragend für Anfänger geeignet und bietet eine solide Grundlage für weitere Studien.
⬤ Einige Inhalte sind veraltet und nicht mit aktuellen Versionen von Visual Studio kompatibel.
⬤ Mangel an aktualisierten Support-Ressourcen, was zu Schwierigkeiten bei der praktischen Anwendung führt.
⬤ Einige Leser fanden das Material zu oberflächlich oder zu wenig tiefgründig.
⬤ Verwirrung über die Unterschiede in den Beispielen für verschiedene Betriebssysteme.
⬤ Die Notwendigkeit einer fortgeschritteneren Aktualisierung, um neuere CUDA-Bibliotheken und -Architekturen abzudecken.
(basierend auf 19 Leserbewertungen)
Cuda for Engineers: An Introduction to High-Performance Parallel Computing
CUDA für Ingenieure gibt Ihnen einen direkten, praktischen Zugang zum persönlichen, parallelen Hochleistungsrechnen und ermöglicht es Ihnen, auf einem PC auf Spielerniveau Berechnungen durchzuführen, für die noch vor wenigen Jahren ein Supercomputer erforderlich gewesen wäre.
Die Autoren führen Sie klar und prägnant in die Grundlagen der CUDA C-Programmierung ein und leiten Sie schnell von der Ausführung von Beispielprogrammen zur Erstellung Ihres eigenen Codes an. Sie lernen anhand kompletter Beispiele, die Sie selbst erstellen, ausführen und verändern können, ergänzt durch zusätzliche Projekte, die Ihr Verständnis vertiefen. Alle Projekte sind vollständig entwickelt, mit detaillierten Bauanleitungen für alle wichtigen Plattformen.
Dieses Handbuch ist ideal für jeden Wissenschaftler, Ingenieur oder Studenten mit zumindest einführenden Programmiererfahrungen und setzt kein spezielles Hintergrundwissen über GPU-basiertes oder paralleles Rechnen voraus. In einem Anhang bieten die Autoren auch eine Auffrischung der C-Programmierung für diejenigen, die sie benötigen.
Der Inhalt umfasst.
⬤ Vorbereitung Ihres Computers für die Ausführung von CUDA-Programmen.
⬤ Verständnis des CUDA-Parallelitätsmodells und der C-Erweiterungen.
⬤ Übertragen von Daten zwischen CPU und GPU.
⬤ Verwaltung von Timing, Profiling, Fehlerbehandlung und Debugging.
⬤ Erstellen von 2D-Gittern.
⬤ Interoperieren mit OpenGL, um Benutzerinteraktivität in Echtzeit zu ermöglichen.
⬤ Durchführung grundlegender Simulationen mit Differentialgleichungen.
⬤ Verwendung von Stencils zur Verwaltung zusammenhängender Berechnungen über Threads hinweg.
⬤ Nutzung des gemeinsamen Speichers von CUDA zur Leistungssteigerung.
⬤ Interaktion mit 3D-Daten: Slicing, Volumenrendering und Ray Casting.
⬤ Verwendung von CUDA Bibliotheken.
⬤ Weitere CUDA Ressourcen und Code finden.
Realitätsnahe Beispielanwendungen umfassen.
⬤ Visualisierung von Funktionen in 2D und 3D.
⬤ Lösen von Differentialgleichungen bei Änderung der Anfangs- oder Randbedingungen.
⬤ Betrachten/Verarbeiten von Bildern oder Bildstapeln.
⬤ Berechnung von inneren Produkten und Zentroiden.
⬤ Lösen von Systemen linearer algebraischer Gleichungen.
⬤ Monte-Carlo-Berechnungen.
| ISBN: | 9780134177410 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2015 |
| Seitenzahl: | 352 |
Derzeit verfügbar, auf Lager.
