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Die CUDA-Programmierung mit C++ meistern: Eine umfassende Einführung (German Edition)
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- Entfesseln Sie das volle Potenzial der CUDA-Programmierung mit C++Für Ingenieure, Wissenschaftler und Entwickler, die nach Höchstleistung in computergestützten Anwendungen streben, bietet dieses umfassende Werk einen tiefgreifenden Einblick in die Welt der GPU-Programmierung. Mit detaillierten C++-Codebeispielen und praxisorientierten Anleitungen führt es Sie von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Optimierungstechniken.Was dieses Buch Ihnen bietet:Optimierung von Speicherzugriffen: Lernen Sie in Kapitel 1 Strategien kennen, um globale Speicherzugriffe durch koaleszierte Zugriffsmuster zu optimieren und die Speicherbandbreite maximal auszunutzen.Vermeidung von Performance-Flaschenhälsen: Kapitel 2 zeigt Ihnen, wie Sie Bankkonflikte im Shared Memory eliminieren, indem Sie Datenstrukturen und Zugriffsmuster an die Hardwarearchitektur anpassen.Fortgeschrittene Kernel-Fusion: Entdecken Sie in Kapitel 3 Techniken zur Kombination mehrerer Kernels in einem einzigen Start, um Speicherüberhead zu reduzieren und die Performance zu steigern.Minimierung von Thread-Divergenz: In Kapitel 4 erfahren Sie, wie Thread-Divergenz die Leistung beeinträchtigt und wie Sie durch geschicktes Kernel-Design die Effizienz maximieren.Effiziente Nutzung von konstantem und Texturspeicher: Kapitel 5 erläutert die Vorteile dieser Speichertypen für schreibgeschützte Daten und wie sie zur Beschleunigung Ihrer Anwendungen beitragen.Asynchrone Speichertransfers: Lernen Sie in Kapitel 6, wie Sie Speichertransfers durchführen, ohne CPU oder GPU zu blockieren, und wie Sie Berechnungen und Datenbewegungen über Streams überlappen.Dynamische Parallelität und rekursive Kernel-Aufrufe: Kapitel 8 öffnet die Tür zu fortschrittlichen Anwendungen, in denen Kernels andere Kernels starten können, ideal für rekursive Algorithmen.Optimierung atomarer Operationen: Entdecken Sie in Kapitel 11 Wege, atomare Operationen effizient zu nutzen und Konkurrenzsituationen zu minimieren.Peer-to-Peer Speicherzugriff in Multi-GPU-Systemen: Kapitel 13 zeigt, wie Sie direkten Speicherzugriff zwischen GPUs einrichten, um hochperformante Multi-GPU-Anwendungen zu ermöglichen.Interoperabilität mit OpenGL und DirectX: In Kapitel 18 lernen Sie, wie Sie CUDA mit Grafik-APIs integrieren, um Daten zwischen CUDA und Rendering-Pipelines für Echtzeitanwendungen zu teilen.Einsatz der Thrust-Bibliothek für Hochleistungsrechnen: Kapitel 19 stellt Ihnen die Thrust-Bibliothek vor, die high-level Abstraktionen für paralleles Rechnen bietet und die Entwicklung beschleunigt.Warum Sie dieses Buch benötigen:Praxisorientierter Ansatz: Mit vollständigen C++-Code-Snippets können Sie die vorgestellten Techniken sofort anwenden und Ihre eigenen Projekte beschleunigen.Umfassende Abdeckung: Von Speicheroptimierung über parallele Algorithmen bis hin zu fortgeschrittener Synchronisation deckt dieses Buch alle Aspekte der CUDA-Programmierung ab.Aktuell und relevant: Bleiben Sie mit den neuesten Entwicklungen in der GPU-Programmierung auf dem Laufenden und bereiten Sie sich auf zukünftige GPU-Architekturen vor.Steigern Sie die Leistung Ihrer Anwendungen und heben Sie Ihre Programmierfähigkeiten auf die nächste Stufe. Tauchen Sie ein in die Welt der CUDA-Programmierung mit C++ und entfesseln Sie das volle Potenzial Ihrer GPU!
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