Każdy sprzedawca w empik.com jest przedsiębiorcą. Wszystkie obowiązki związane z umową sprzedaży ciążą na sprzedawcy.
Dodaj ten produkt do jednej z utworzonych przez Ciebie list i zachowaj go na później.
Sprawdź jak złożyć zamówienie krok po kroku.
Możesz też zadzwonić pod numer +48 22 462 72 50 nasi konsultanci pomogą Ci złożyć zamówienie.
. Heterogeneous Computing with OpenCL 2.0 teaches OpenCL and parallel programming for complex systems that may include a variety of device architectures: multi-core CPUs, GPUs, and fully-integrated Accelerated Processing Units (APUs) such as AMD Fusion technology. This fully-revised edition includes the latest enhancements in OpenCL 2.0 including: . . Shared virtual memory to increase programming flexibility and reduce data transfers that consume resources . Dynamic parallelism which reduces processor load and avoids bottlenecks . Improved imaging support and integration with OpenGL, a graphics standard . Pipe memory which can be optimized for specific scenarios . Improved integration with Android platforms . Designed to work on multiple platforms and with wide industry support, OpenCL will help you more effectively program for a heterogeneous future. Written by leaders in the parallel computing and OpenCL communities, this book will give you hands-on OpenCL experience to address a range of fundamental parallel algorithms.
ID produktu: | 1104848769 |
Tytuł: | Heterogeneous Computing with OpenCL 2.0 |
Seria: | Morgan Kaufmann |
Autor: | Kaeli David , Mistry Perhaad , Schaa Dana , Zhang Dong Ping |
Wydawca: | Elsevier Ltd. Oxford , Elsevier Ltd. Oxford |
Język wydania: | english |
Ilość stron: | 384 |
Data premiery: | 2015-01-01 |
Rok wydania: | 2015 |
Forma: | książka |
Okładka: | miękka |
Wymiary [mm]: | 17 x 231 x 186 |
Indeks: | 19723990 |
ocen
Podziel się na Facebooku
Właśnie zrecenzowałem Heterogeneous Computing with OpenCL 2.0
. Heterogeneous Computing with OpenCL 2.0 teaches OpenCL and parallel programming for complex systems that may include a variety of device architectures: multi-core CPUs, GPUs, and fully-integrated ...