Was ist Allzweck-Computing auf Grafikprozessoren?
Der Begriff „Allzweck-Computing auf Grafikprozessoren“ (auch bekannt als „Allzweck-Computing auf GPUs“) ) bezieht sich auf die Praxis, eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU) zu verwenden, die normalerweise Berechnungen nur zum Zweck der Computergrafik durchführt, um Berechnungen in Programmen auszuführen, die typischerweise von der zentralen Verarbeitungseinheit (CPU) ausgeführt werden. Die bereits parallele Natur der Grafikverarbeitung kann weiter parallelisiert werden, indem mehrere Grafikkarten in einem einzelnen Computer oder eine große Anzahl von Grafikprozessoren verwendet werden.
Ihre Vorteile
(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:
Kapitel 1: Allzweck-Computing auf Grafikprozessoren
Kapitel 2: Supercomputer
Kapitel 3: Flynns Taxonomie
Kapitel 4: Grafikprozessor
Kapitel 5: Physikprozessor
Kapitel 6: Hardwarebeschleunigung
Kapitel 7: Stream-Verarbeitung
Kapitel 8: BrookGPU
Kapitel 9: CUDA
Kapitel 10: Close to Metal
Kapitel 11 : Larrabee (Mikroarchitektur)
Kapitel 12: AMD FireStream
Kapitel 13: OpenCL
Kapitel 14: OptiX
Kapitel 15: Fermi (Mikroarchitektur)
Kapitel 16: Pascal (Mikroarchitektur)
Kapitel 17: Einzelne Anweisung, mehrere Threads
Kapitel 18: Mehrdimensionale DSP mit GPU-Beschleunigung
Kapitel er 19: Compute-Kernel
Kapitel 20: KI-Beschleuniger
Kapitel 21: ROCm
(II) Beantwortung der häufigsten Fragen der Öffentlichkeit über Allzweck-Computing zur Grafikverarbeitung Einheiten.
(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung von Allzweck-Computing auf Grafikverarbeitungseinheiten in vielen Bereichen.
(IV) 17 Anhänge zur kurzen Erläuterung von 266 neuen Technologien in jeder Branche, um ein umfassendes 360-Grad-Verständnis der Allzweck-Computing-Technologien von Grafikprozessoren zu haben.
An wen richtet sich dieses Buch?
Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Bastler und diejenigen, die über grundlegende Kenntnisse oder Informationen hinausgehen möchten, um jede Art von Allzweck-Computing auf Grafikprozessoren zu ermöglichen.
Der Begriff „Allzweck-Computing auf Grafikprozessoren“ (auch bekannt als „Allzweck-Computing auf GPUs“) ) bezieht sich auf die Praxis, eine Grafikverarbeitungseinheit (GPU) zu verwenden, die normalerweise Berechnungen nur zum Zweck der Computergrafik durchführt, um Berechnungen in Programmen auszuführen, die typischerweise von der zentralen Verarbeitungseinheit (CPU) ausgeführt werden. Die bereits parallele Natur der Grafikverarbeitung kann weiter parallelisiert werden, indem mehrere Grafikkarten in einem einzelnen Computer oder eine große Anzahl von Grafikprozessoren verwendet werden.
Ihre Vorteile
(I) Einblicke und Validierungen zu den folgenden Themen:
Kapitel 1: Allzweck-Computing auf Grafikprozessoren
Kapitel 2: Supercomputer
Kapitel 3: Flynns Taxonomie
Kapitel 4: Grafikprozessor
Kapitel 5: Physikprozessor
Kapitel 6: Hardwarebeschleunigung
Kapitel 7: Stream-Verarbeitung
Kapitel 8: BrookGPU
Kapitel 9: CUDA
Kapitel 10: Close to Metal
Kapitel 11 : Larrabee (Mikroarchitektur)
Kapitel 12: AMD FireStream
Kapitel 13: OpenCL
Kapitel 14: OptiX
Kapitel 15: Fermi (Mikroarchitektur)
Kapitel 16: Pascal (Mikroarchitektur)
Kapitel 17: Einzelne Anweisung, mehrere Threads
Kapitel 18: Mehrdimensionale DSP mit GPU-Beschleunigung
Kapitel er 19: Compute-Kernel
Kapitel 20: KI-Beschleuniger
Kapitel 21: ROCm
(II) Beantwortung der häufigsten Fragen der Öffentlichkeit über Allzweck-Computing zur Grafikverarbeitung Einheiten.
(III) Beispiele aus der Praxis für die Verwendung von Allzweck-Computing auf Grafikverarbeitungseinheiten in vielen Bereichen.
(IV) 17 Anhänge zur kurzen Erläuterung von 266 neuen Technologien in jeder Branche, um ein umfassendes 360-Grad-Verständnis der Allzweck-Computing-Technologien von Grafikprozessoren zu haben.
An wen richtet sich dieses Buch?
Profis, Studenten und Doktoranden, Enthusiasten, Bastler und diejenigen, die über grundlegende Kenntnisse oder Informationen hinausgehen möchten, um jede Art von Allzweck-Computing auf Grafikprozessoren zu ermöglichen.