Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Программирование GPU при помощи Python и CUDA
Глава 5. Потоки, события, контексты и одновременность
Поставить закладку
Если Вы наш подписчик,то для того чтобы скопировать текст этой страницы в свой конспект,
используйте
просмотр в виде pdf
. Вам доступно 4 стр. из этой главы.
Для продолжения работы требуется
Registration
Предыдущая страница
Следующая страница
Table of contents
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
Данный блок поддерживает скрол*