9780124169708 - cuda fortran for scientists and engineers: best practices for efficient cuda fortran programming von ruetsch, gregory (16 Ergebnisse)
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Taschenbuch. Zustand: Neu. CUDA Fortran for Scientists and Engineers | Best Practices for Efficient CUDA Fortran Programming | Gregory Ruetsch (u. a.) | Taschenbuch | Einband - fest (Hardcover) | Englisch | 2013 | Elsevier Inc | EAN 9780124169708 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld,… gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -CUDA Fortran for Scientists and Engineers shows how high-performance application developers can leverage the power of GPUs using Fortran, the familiar language of scientific computing and supercomputer performance benchmarking. The au…thors presume no prior parallel computing experience, and cover the basics along with best practices for efficient GPU computing using CUDA Fortran. To help you add CUDA Fortran to existing Fortran codes, the book explains how to understand the target GPU architecture, identify computationally intensive parts of the code, and modify the code to manage the data and parallelism and optimize performance. All of this is done in Fortran, without having to rewrite in another language. Each concept is illustrated with actual examples so you can immediately evaluate the performance of your code in comparison. Englisch.
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - CUDA Fortran for Scientists and Engineers shows how high-performance application developers can leverage the power of GPUs using Fortran, the familiar language of scientific computing and supercomputer performance benchmarking. The authors… presume no prior parallel computing experience, and cover the basics along with best practices for efficient GPU computing using CUDA Fortran. To help you add CUDA Fortran to existing Fortran codes, the book explains how to understand the target GPU architecture, identify computationally intensive parts of the code, and modify the code to manage the data and parallelism and optimize performance. All of this is done in Fortran, without having to rewrite in another language. Each concept is illustrated with actual examples so you can immediately evaluate the performance of your code in comparison.
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