《大规模并行处理器编程实战(第2版)》今年翻译的一本书出版

最新推荐文章于 2025-05-26 12:04:25 发布
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《大规模并行处理器编程实战(第2版)》是一本由作者精心编写的书籍，现已正式出版。本书旨在帮助读者深入理解并行处理器编程的相关知识和实践。

《大规模并行处理器编程实战(第2版)》今年翻译的一本书，终于出版了，这本书原作者写得很不错，我们翻译的水平有限，希望大家轻拍……
http://product.china-pub.com/3768940

【C#核心技术进阶：第一部分 高并发编程深度解剖】并行算法优化实战
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
04-27 1237
摘要：本文围绕C#高并发编程中的并行算法优化展开实战教学，深入探讨Parallel.For分块策略优化，结合CPU缓存行特性调整分块大小以提升性能；通过System.Numerics库实现SIMD向量化，在图像处理领域展现加速效果；分析PLINQ数据分区存在的潜在问题，并讲解WithMergeOptions配置的关键要点。搭配电商订单处理、遥感图像分析等工业级案例，提供完整代码及实操流程，助力开发者突破并行算法优化瓶颈，提升C#程序高并发处理能力。
大规模并行处理器编程实战 - 第4章 CUDA数据并行执行模型
qq_40491305的博客
04-28 871
第四章 数据并行执行模型 《大规模并行处理器编程实战》学习，其他章节关注专栏 CUDA C 线程组成线程块，线程块组成线程网格，线程网格就是kernel。一个kernel中的所有线程都执行相同的代码，区别在于不同的线程属于不同的块（有不同的blockIdx），拥有其在块中的唯一位置（threadIdx），因此每个线程在kernel中有唯一的坐标，访问的数据可以被独立控制。 相同的执行过程+不同的数据来源=并行的数据处理 4.1 CUDA 线程组织 网格中的线程块，块中的线程，都是三维位置的。 在组织时
大规模并行处理器编程实战
weixin_34370347的博客
12-05 275
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
《大规模并行处理器编程实战》笔记
Johnsonjjj的博客
09-28 1415
前言 这一篇文章主要是作为我在看完《大规模并行处理器编程实战》这本书之后的一个学习记录。有些内容因为我在上一篇博客已经记录过了，这一篇就不做记录了。 第六章 性能优化 6.1 更多关于线程执行的问题 GPU调度的基本单位为warp，一般由32个thread组成。因为GPU的执行方式为SIMT（单指令多线程），也就是一条指令会被所有线程一起执行，等到这条指令被所有线程执行完，才执行下一条指令。所以如...
大规模并行处理器编程实战 第二版 习题练习
qq_41825945的博客
10-05 230
大规模并行处理器编程实战 第二版 习题练习
大规模并行处理器编程实战笔记1
linyingzhan的专栏
12-06 792
1：数据并行性 数据并行性是一种支持算术操作按照一定的数据结构同时安全地执行的程序属性。 矩阵乘法中的数据并行性：每个点击之间没有数据的相互依赖，可以高度并行化。 2：CUDA的程序结构 代码： 程序由C代码和扩展代码（一般问kernel函数）共同组成，设备代码一般由nvcc来进行编译，并在GPU设备上执行，如果没有GPU（或者kernel函数更使用使用CPU），可以通过SDK或者MCUDA进
并行处理器编程实战：大规模并行计算指南(第2版)
"大规模并行处理器编程实战(第2版)" 是一本专注于GPU并行计算的书籍，由David B. Kirk和Wen-mei W. Hwu合著，旨在通过实践教学的方式帮助读者掌握在大规模并行处理器上编程的技术。 本书主要涵盖了以下核心知识点：...
《编程并行处理器实战指南》第二版——掌握大规模并行计算
"《Programming Massively Parallel Processors 2nd Edition》是一本关于大规模并行计算的权威指南，由David B. Kirk和Wen-mei W. Hwu合著，是平行计算领域的畅销书籍，拥有广泛的读者基础。本书旨在提供实践性的...
NVIDIA CUDA 高度并行处理器编程（一）：CUDA简介
ikun的博仔的博客
05-08 2153
nVIDIA CUDA 高度并行处理器编程（一）：CUDA简介
《大规模并行处理器程序设计》(文字版[PDF]
06-03
《大规模并行处理器程序设计》(Programming Massively Parallel Processors- A Hands-on Approach)文字版[PDF] 。 本书介绍了并行程序设计与gpu体系结构的基本概念，并详细探讨了用于构建并行程序的各种技术，用案例演示了并行程序设计的整个开发过程，即从并行计算的思想开始，直到最终实现实际且高效的并行程序。 　　本书特点： 　　介绍了并行计算的思想，使得读者可以把这种问题的思考方式渗透到高性能并行计算中去。 　　介绍了cuda的使用，cuda是nvidia公司专门为大规模并行环境创建的一种软件开发工具。 　　 介绍如何使用cuda编程模式和opencl来获得高性能和高可靠性。
《大规模并行处理器编程》第二版资源介绍
gitblog_06755的博客
05-09 435
《大规模并行处理器编程》第二版资源介绍 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 《Programming Massively Parallel Processors, Second Edition》（《大规模并行处理器编程》第二版）是一本深入探讨GPU编程的经典著作。本书由知名作者撰写，并曾在Coursera上开设相关课程，广受好评。 本书适合GPU开发的后期阅读，有助于...
阅读 《大规模并行处理器程序设计》影印版心得 第五章 CUDA Memories
roctang2006的专栏
06-22 1006
 主要意图是：global memory太慢（几百个时钟周期），带宽太小。我们编程时，应该努力少用global memory，而更多使用shared memory和constant memory等快速memory  5.1 Importance of Memory Access Efficiency CGMA 刻画做一次浮点运算需要做几次global memory访问，此值
大规模并行处理器编程实战笔记3
linyingzhan的专栏
12-06 1228
1：存储器访问效率的重要性 提高CGMA（Compute to Global Memory Access）比值： 示例： __global__ void MatrixMultiplication_kernel(flaot * Md, float * Nd, flaot *  Pd, int width) { //compute row index of Pd and Md int Row = bl
[大规模并行处理器编程实战]读书笔记_Heterogeneous Parallel Programming_CHAPTER_02
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01-13 763
GPU 计算的发展历程 固定功能的图形流水线 （GeForce 3 时代 ， ATI 9700） 最初的GPU只是用于游戏和视频，所以在设计上并没有为开发人员预留并行计算的API。 早期的API如DirectX和OpenGL  他们都属于固定功能的图形流水线(GLSL)时代的产物。 顶点变换（Vertex Transformation） 图元组合和光栅化（Pr
[大规模并行处理器编程实战]读书笔记_Heterogeneous Parallel Programming_CHAPTER_03
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01-14 889
前两课都是铺垫，终于来到正题。 先说的数据并行性，这个概念对所有并行计算开发都是非常有用的。 应用程序可以使用两种(或者其中一种)基本形式，在这里被称作“数据并行”和“处理并行”。数据并行指同时对许多数据对象执行相似的计算。这种并行的原型(尤其对于计算科学应用)是对一个数组的所有元素同时进行操作——例如，用一个给定值去除数组的每个元素(比如在矩阵归约时将主元行基准化) 书中提到一个矩
《大规模并行处理器编程》第二版资源介绍：助力GPU编程技能提升
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gitblog_06768的博客
05-26 961
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【亲测免费】 大规模并行处理器编程实战资源下载
gitblog_06684的博客
09-26 450
大规模并行处理器编程实战资源下载 【下载地址】大规模并行处理器编程实战资源下载 大规模并行处理器编程实战资源下载 项目地址: https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutori...
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