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 목차 |
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| Preface
Chapter 1. Why GPU Programming?
Chapter 2. Setting Up Your GPU Programming Environment
Chapter 3. Getting Started with PyCUDA
Chapter 4. Kernels, Threads, Blocks, and Grids
Chapter 5. Streams, Events, Contexts, and Concurrency
Chapter 6. Debugging and Profiling Your CUDA Code
Chapter 7. Using the CUDA Libraries with Scikit-CUDA
Chapter 8. The CUDA Device Function Libraries and Thrust
Chapter 9. Implementation of a Deep Neural Network
Chapter 10. Working with Compiled GPU Code
Chapter 11. Performance Optimization in CUDA
Chapter 12. Where to Go from Here
Assessment
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Index |
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저자
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Brian Tuomanen
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Dr. Brian Tuomanen
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