Necesito programación híbrida entre GPU y MATLAB. ¡Por favor, dame el enlace al disco de red de este libro! agradecido
Lo tengo. Puedo compartirlo contigo gratis usando Baidu Netdisk. El enlace es:
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Este. el libro presenta los métodos de programación conjunta de CPU y MATLAB, incluida la introducción del método de aceleración de MATLAB sin usar GPU, luego la configuración de MATLAB y Compute Unified Device Architecture (CUDA) a través del análisis para la planificación de optimización y luego el uso de c-mex para la programación CUDA; presentando MATLAB Con la caja de herramientas de computación paralela y el uso de la biblioteca de funciones de aceleración CUDA, finalmente se brindan ejemplos de gráficos por computadora y ejemplos de conversión CUDA; Este libro también guía a los lectores al palacio de GPU a través de una gran cantidad de ejemplos, diagramas y códigos, lo que facilita su comprensión y dominio. Al leer este libro, los lectores pueden aprender a usar GPU para procesamiento paralelo, acelerar el código MATLAB y mejorar la eficiencia del trabajo sin gastar mucha energía y tiempo, de modo que puedan dedicar más tiempo y energía al trabajo creativo y otras cosas.
Este libro se puede utilizar como material didáctico para estudiantes universitarios y de posgrado de carreras relacionadas, y como libro de referencia para personal técnico y de ingeniería. Jung W. Suh
Ingeniero senior de algoritmos y científico investigador en KLA-Tencor en Estados Unidos. Recibió su doctorado en Virginia Tech en 2007 por su trabajo en el campo del procesamiento de imágenes médicas en 3D. Participó en la investigación y desarrollo de sistemas MPEG-4 y Digital Mobile Broadcasting (DMB) en Samsung Electronics. Antes de unirse a KLA-Tencor, también se desempeñó como científico senior en HeartFlow. Las áreas de investigación incluyen el procesamiento de imágenes biológicas, el reconocimiento de patrones, el aprendizaje automático y la compresión de imágenes/vídeo. Ha publicado más de 30 artículos en revistas y congresos y posee 6 patentes.
Youngmin Kim es ingeniero de software senior en Life Technologies, EE. UU., y se dedica al desarrollo de programas de adquisición de imágenes en tiempo real y análisis de imágenes de alto rendimiento. Su trabajo anterior también incluye el diseño y desarrollo de microscopía automatizada y software de algoritmos de imágenes integrados para análisis en tiempo real. Recibió su licenciatura y maestría en ingeniería eléctrica de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign. Antes de unirse a Life
Technologies, fue...(expandir todo) Jung W. Suh
Ingeniero senior de algoritmos y científico investigador en KLA-Tencor en los Estados Unidos. Recibió su doctorado en Virginia Tech en 2007 por su trabajo en el campo del procesamiento de imágenes médicas en 3D. Participó en la investigación y desarrollo de sistemas MPEG-4 y Digital Mobile Broadcasting (DMB) en Samsung Electronics. Antes de unirse a KLA-Tencor, también se desempeñó como científico senior en HeartFlow. Las áreas de investigación incluyen el procesamiento de imágenes biológicas, el reconocimiento de patrones, el aprendizaje automático y la compresión de imágenes/vídeo. Ha publicado más de 30 artículos en revistas y congresos y posee 6 patentes.
Youngmin Kim es ingeniero de software senior en Life Technologies, EE. UU., y se dedica al desarrollo de programas de adquisición de imágenes en tiempo real y análisis de imágenes de alto rendimiento. Su trabajo anterior también incluye el diseño y desarrollo de microscopía automatizada y software de algoritmos de imágenes integrados para análisis en tiempo real. Recibió su licenciatura y maestría en ingeniería eléctrica de la Universidad de Illinois en Urbana-Champaign. Antes de unirse a Life Technologies, también desarrolló software de imágenes 3D en Samsung y dirigió el equipo de software en una nueva empresa.