SlideServe
Menu
Préférences
© SlideServe · v2026

Book Review

yale avatar
7 diapositives · 303 Views · Aug 31, 2014

Book Review. CUDA PROGRAMMING: A DEVELOPERS GUIDE TO PARALLEL COMPUTING WITH GPUS SHANE COOK. Categories of CUDA Topics. November 2012 576 Pages $48.70. Table of Contents:. A Short History of Supercomputing Understanding Parallelism with GPUs CUDA Hardware Overview Setting up CUDA

Book Review - slide 1
01 / 7Book Review
1 / 17

Télécharger la présentation

Book Review
Une image / un lien ci-dessous est fourni (tel quel) pour télécharger la présentation

Politique de téléchargement : le contenu du site vous est fourni TEL QUEL pour votre information et votre usage personnel ; il ne peut être vendu, concédé sous licence ni partagé sur d’autres sites sans l’accord de son auteur.Le contenu vous est fourni TEL QUEL, pour votre information et votre usage personnel uniquement. Téléchargez la présentation en cliquant sur ce lien. Lors du téléchargement, si vous ne parvenez pas à télécharger une présentation, l’éditeur a peut-être supprimé le fichier de son serveur.Pendant le téléchargement, si vous ne parvenez pas à obtenir une présentation, le fichier a peut-être été supprimé par l’éditeur.

F I N

Plus de contenu associé

Transcription de la présentation
  1. Book Review CUDA PROGRAMMING: A DEVELOPERS GUIDE TO PARALLEL COMPUTING WITH GPUS SHANE COOK

  2. Categories of CUDA Topics

  3. November 2012 576 Pages $48.70

  4. Table of Contents: • A Short History of Supercomputing • Understanding Parallelism with GPUs • CUDA Hardware Overview • Setting up CUDA • Grids, Blocks and Threads • Memory Handling with CUDA • Using CUDA in Practice • Multi-CPU and Multi-GPU Solutions • Optimizing Your Application • Libraries and SDK • Designing GPU-Based Systems • Common Problems, Causes, and Solutions

  5. Good Impressions • Treatment of many unique topics • Good figures, diagrams • Broad, broad topic range • Breadth makes it best single introduction to CUDA

  6. Bad Impressions • Broad, broad topic range • Inconsistent level of detail • Unedited text (minor typos and rambling) • Very poor Kepler discussion • Not a reference nor a textbook nor an overview

  7. Complementing references: REFERENCE: NVIDIA CUDA Toolkit Documentation CLASS TEXT: Programming Massively Parallel Processors (Kirk and Hwu) BROAD CODING INTRODUCTION: CUDA Application Design and Development (Farber) CUDA ALGORITHMS AND EXAMPLES: GPU Computing Gems series