OpenCL Programming by Example

ยท
ยท Packt Publishing Ltd
4.2
4 เชฐเชฟเชตเซเชฏเซ‚
เช‡-เชชเซเชธเซเชคเช•
304
เชชเซ‡เชœ
เชฐเซ‡เชŸเชฟเช‚เช— เช…เชจเซ‡ เชฐเชฟเชตเซเชฏเซ‚ เชšเช•เชพเชธเซ‡เชฒเชพ เชจเชฅเซ€ย เชตเชงเซ เชœเชพเชฃเซ‹

เช† เช‡-เชชเซเชธเซเชคเช• เชตเชฟเชถเซ‡

This book follows an example-driven, simplified, and practical approach to using OpenCL for general purpose GPU programming. If you are a beginner in parallel programming and would like to quickly accelerate your algorithms using OpenCL, this book is perfect for you! You will find the diverse topics and case studies in this book interesting and informative. You will only require a good knowledge of C programming for this book, and an understanding of parallel implementations will be useful, but not necessary.

เชฐเซ‡เชŸเชฟเช‚เช— เช…เชจเซ‡ เชฐเชฟเชตเซเชฏเซ‚

4.2
4 เชฐเชฟเชตเซเชฏเซ‚

เชฒเซ‡เช–เช• เชตเชฟเชถเซ‡

Ravishekhar Banger calls himself a Parallel Programming Dogsbody. Currently he is a specialist in OpenCL programming and works for library optimization using OpenCL. After graduation from SDMCET, Dharwad, in Electrical Engineering, he completed his Masters in Computer Technology from Indian Institute of Technology, Delhi. With more than eight years of industry experience, his present interest lies in General Purpose GPU programming models, parallel programming, and performance optimization for the GPU. Having worked for Samsung and Motorola, he is now a Member of Technical Staff at Advanced Micro Devices, Inc. One of his dreams is to cover most of the Himalayas by foot in various expeditions. You can reach him at [email protected].; Koushik Bhattacharyya is working with Advanced Micro Devices, Inc. as Member Technical Staff and also worked as a software developer in NVIDIAยฎ. He did his M.Tech in Computer Science (Gold Medalist) from Indian Statistical Institute, Kolkata, and M.Sc in pure mathematics from Burdwan University. With more than ten years of experience in software development using a number of languages and platforms, Koushik's present area of interest includes parallel programming and machine learning.

เช† เช‡-เชชเซเชธเซเชคเช•เชจเซ‡ เชฐเซ‡เชŸเชฟเช‚เช— เช†เชชเซ‹

เชคเชฎเซ‡ เชถเซเช‚ เชตเชฟเชšเชพเชฐเซ‹ เช›เซ‹ เช…เชฎเชจเซ‡ เชœเชฃเชพเชตเซ‹.

เชฎเชพเชนเชฟเชคเซ€ เชตเชพเช‚เชšเชตเซ€

เชธเซเชฎเชพเชฐเซเชŸเชซเซ‹เชจ เช…เชจเซ‡ เชŸเซ…เชฌเซเชฒเซ‡เชŸ
Android เช…เชจเซ‡ iPad/iPhone เชฎเชพเชŸเซ‡ Google Play Books เชเชช เช‡เชจเซเชธเซเชŸเซ‰เชฒ เช•เชฐเซ‹. เชคเซ‡ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เชเช•เชพเช‰เชจเซเชŸ เชธเชพเชฅเซ‡ เช‘เชŸเซ‹เชฎเซ…เชŸเชฟเช• เชฐเซ€เชคเซ‡ เชธเชฟเช‚เช• เชฅเชพเชฏ เช›เซ‡ เช…เชจเซ‡ เชคเชฎเชจเซ‡ เชœเซเชฏเชพเช‚ เชชเชฃ เชนเซ‹ เชคเซเชฏเชพเช‚ เชคเชฎเชจเซ‡ เช‘เชจเชฒเชพเช‡เชจ เช…เชฅเชตเชพ เช‘เชซเชฒเชพเช‡เชจ เชตเชพเช‚เชšเชตเชพเชจเซ€ เชฎเช‚เชœเซ‚เชฐเซ€ เช†เชชเซ‡ เช›เซ‡.
เชฒเซ…เชชเชŸเซ‰เชช เช…เชจเซ‡ เช•เชฎเซเชชเซเชฏเซเชŸเชฐ
Google Play เชชเชฐ เช–เชฐเซ€เชฆเซ‡เชฒ เช‘เชกเชฟเช“เชฌเซเช•เชจเซ‡ เชคเชฎเซ‡ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เช•เชฎเซเชชเซเชฏเซเชŸเชฐเชจเชพ เชตเซ‡เชฌ เชฌเซเชฐเชพเช‰เชเชฐเชจเซ‹ เช‰เชชเชฏเซ‹เช— เช•เชฐเซ€เชจเซ‡ เชธเชพเช‚เชญเชณเซ€ เชถเช•เซ‹ เช›เซ‹.
eReaders เช…เชจเซ‡ เช…เชจเซเชฏ เชกเชฟเชตเชพเช‡เชธ
Kobo เช‡-เชฐเซ€เชกเชฐ เชœเซ‡เชตเชพ เช‡-เช‡เช‚เช• เชกเชฟเชตเชพเช‡เชธ เชชเชฐ เชตเชพเช‚เชšเชตเชพ เชฎเชพเชŸเซ‡, เชคเชฎเชพเชฐเซ‡ เชซเชพเช‡เชฒเชจเซ‡ เชกเชพเช‰เชจเชฒเซ‹เชก เช•เชฐเซ€เชจเซ‡ เชคเชฎเชพเชฐเชพ เชกเชฟเชตเชพเช‡เชธ เชชเชฐ เชŸเซเชฐเชพเชจเซเชธเชซเชฐ เช•เชฐเชตเชพเชจเซ€ เชœเชฐเซ‚เชฐ เชชเชกเชถเซ‡. เชธเชชเซ‹เชฐเซเชŸเซ‡เชก เช‡-เชฐเซ€เชกเชฐ เชชเชฐ เชซเชพเช‡เชฒเซ‹ เชŸเซเชฐเชพเชจเซเชธเซเชซเชฐ เช•เชฐเชตเชพ เชฎเชพเชŸเซ‡ เชธเชนเชพเชฏเชคเชพ เช•เซ‡เชจเซเชฆเซเชฐเชจเซ€ เชตเชฟเช—เชคเชตเชพเชฐ เชธเซ‚เชšเชจเชพเช“ เช…เชจเซเชธเชฐเซ‹.