Calculul eterogen cu Opencl 2.0

Recenzii ale cititorilor

Cartea a primit recenzii mixte, unii utilizatori lăudându-i conținutul și ușurința de utilizare atât pentru începători, cât și pentru utilizatorii experimentați, în timp ce alții îi critică calitatea fizică și lipsa de exemple practice. Mulți utilizatori recomandă completarea cărții cu surse suplimentare pentru o mai bună înțelegere.

Utilă atât pentru începători, cât și pentru programatorii experimentați, bine închegată, cu un ritm bun, descrieri decente ale tehnologiilor adiacente, pagini de bună calitate, referință excelentă privind fundamentele OpenCL și include exemple și studii de caz bune.

Calitate fizică slabă, deoarece unele exemplare s-au destrămat rapid, lipsesc alertele cu privire la problemele potențiale cu OpenCL, exemple practice insuficiente pentru unii cititori și o nevoie de mai multă contextualizare în anumite capitole.

(pe baza a 9 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Heterogeneous Computing with Opencl 2.0

Conținutul cărții:

Heterogeneous Computing with OpenCL 2. 0 predă OpenCL și programarea paralelă pentru sisteme complexe care pot include o varietate de arhitecturi de dispozitive: CPU-uri multi-core, GPU-uri și unități de procesare accelerată (APU) complet integrate. Această ediție complet revizuită include cele mai recente îmbunătățiri din OpenCL 2. 0, inclusiv:

- Memorie virtuală partajată pentru a crește flexibilitatea programării și a reduce transferurile de date care consumă resurse - Paralelism dinamic care reduce sarcina procesorului și evită blocajele - Suport îmbunătățit pentru imagistică și integrare cu OpenGL.

Conceput pentru a funcționa pe mai multe platforme, OpenCL vă va ajuta să programați mai eficient pentru un viitor eterogen. Scrisă de lideri în comunitățile de calcul paralel și OpenCL, această carte explorează spațiile de memorie, tehnicile de optimizare, extensiile, depanarea și profilarea. Mai multe studii de caz și exemple ilustrează algoritmi de înaltă performanță, distribuirea muncii pe sisteme eterogene, limbaje încorporate specifice domeniului și vă vor oferi experiență practică OpenCL pentru a aborda o serie de algoritmi paraleli fundamentali.