Heterogeniczne przetwarzanie danych z Opencl 2.0

Opinie czytelników

Książka otrzymała mieszane recenzje, przy czym niektórzy użytkownicy chwalą jej zawartość i użyteczność zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych użytkowników, podczas gdy inni krytykują jej fizyczną jakość i brak praktycznych przykładów. Wielu użytkowników zaleca uzupełnienie książki dodatkowymi źródłami dla lepszego zrozumienia.

Przydatna zarówno dla początkujących, jak i doświadczonych programistów, dobrze zaokrąglona z dobrym tempem, przyzwoitymi opisami sąsiednich technologii, dobrej jakości stronami, doskonałym odniesieniem do podstaw OpenCL i zawiera dobre przykłady i studia przypadków.

Słaba jakość fizyczna, ponieważ niektóre egzemplarze szybko się rozpadły, brak ostrzeżeń o potencjalnych problemach z OpenCL, niewystarczające praktyczne przykłady dla niektórych czytelników i potrzeba większej kontekstualizacji w niektórych rozdziałach.

(na podstawie 9 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Heterogeneous Computing with Opencl 2.0

Zawartość książki:

Heterogeneous Computing with OpenCL 2. 0 uczy OpenCL i programowania równoległego dla złożonych systemów, które mogą obejmować różne architektury urządzeń: wielordzeniowe procesory CPU, GPU i w pełni zintegrowane jednostki przyspieszonego przetwarzania (APU). To w pełni zaktualizowane wydanie zawiera najnowsze ulepszenia w OpenCL 2.0, w tym:

- Współdzielona pamięć wirtualna w celu zwiększenia elastyczności programowania i ograniczenia transferów danych, które zużywają zasoby - Dynamiczna równoległość, która zmniejsza obciążenie procesora i pozwala uniknąć wąskich gardeł - Ulepszona obsługa obrazowania i integracja z OpenGL.

Zaprojektowany do pracy na wielu platformach, OpenCL pomoże ci skuteczniej programować dla heterogenicznej przyszłości. Książka ta, napisana przez liderów społeczności obliczeń równoległych i OpenCL, omawia przestrzenie pamięci, techniki optymalizacji, rozszerzenia, debugowanie i profilowanie. Liczne studia przypadków i przykłady ilustrują wysokowydajne algorytmy, dystrybucję pracy w systemach heterogenicznych, wbudowane języki specyficzne dla domeny i zapewniają praktyczne doświadczenie OpenCL w zakresie szeregu podstawowych algorytmów równoległych.