Раздел 14 / 17

Страница 1 / 19

Глава 11. Оптимизация быстродействия в CUDA

Режим постраничного просмотра

/

На первую страницу

На предыдущую главу

На следующую главу

На последнюю страницу

Озвучивание недоступно

/

Внимание! Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.

Режим постраничного просмотра

Для продолжения работы требуется Регистрация

На предыдущую главу

На следующую главу

Скачать приложение

Программирование GPU при помощи Python и CUDA

Оглавление

Об авторе

О рецензенте

Предисловие

Глава 1. Почему программирование GPU?

Глава 2. Настройка окружения для программирования GPU

Глава 3. Начало работы с PyCUDA

Глава 4. Ядра, нити, блоки и сетки

Глава 5. Потоки, события, контексты и одновременность

Глава 6. Отладка и профилирование вашего кода на CUDA

Глава 7. Использование библиотек CUDA вместе со Scikit-CUDA

Глава 8. Библиотеки функций для GPU CUDA и Thrust

Глава 9. Реализация глубокой нейросети

Глава 10. Работа с компилированным кодом для GPU

Глава 11. Оптимизация быстродействия в CUDA

Глава 12. Куда идти далее?

Ответы на вопросы

Предметный указатель