USG/Wyklad OpenCL: Różnice pomiędzy wersjami
Z Brain-wiki
(Utworzenie) |
m |
||
(Nie pokazano 3 pośrednich wersji utworzonych przez tego samego użytkownika) | |||
Linia 2: | Linia 2: | ||
Do wykładu o programowaniu równoległym procesorów GPU w środowisku OpenCL będziemy korzystać z materiałów "Hands On OpenCL"<ref>https://handsonopencl.github.io/</ref>. | Do wykładu o programowaniu równoległym procesorów GPU w środowisku OpenCL będziemy korzystać z materiałów "Hands On OpenCL"<ref>https://handsonopencl.github.io/</ref>. | ||
− | Zakres tych materiałów daleko wykracza poza zaplanowane w ramach warsztatów "wprowadzenie do programowania w OpenCL". | + | Zakres tych materiałów daleko wykracza poza zaplanowane w ramach warsztatów "wprowadzenie do programowania w OpenCL". Dlatego, zainteresowanych zachęcam do samodzielnego zapoznania się z całością tych materiałów. |
− | == | + | Polecam także materiały do kursu "GPU programming with PyOpenCL and PyCUDA"<ref>https://www.bu.edu/pasi/courses/gpu-programming-with-pyopencl-and-pycuda/</ref> autorstwa Dr. Andreas Klöckner, które prezentują wykorzystanie Pythona i modułów PyOpenCL/PyCUDA do programowania GPU. |
+ | |||
+ | ==Literatura i Linki== | ||
# David R. Kaeli, Perhaad Mistry, Dana Schaa, Dong Ping Zhang, Heterogeneous Computing with OpenCL 2.0, Morgan Kaufmann, 2015. | # David R. Kaeli, Perhaad Mistry, Dana Schaa, Dong Ping Zhang, Heterogeneous Computing with OpenCL 2.0, Morgan Kaufmann, 2015. | ||
− | # | + | # Matthew Scarpino, OpenCL in Action: How to accelerate graphics and computation, Manning Publications; 1 edition, 2011. |
+ | # Norm Matloff, Programming on Parallel Machines, University of California<ref>http://heather.cs.ucdavis.edu/~matloff/158/PLN/ParProcBook.pdf</ref> | ||
+ | # AMD OpenCL™ Accelerated Parallel Processing Software Development Kit (APP SDK)<ref>http://developer.amd.com/tools-and-sdks/opencl-zone/amd-accelerated-parallel-processing-app-sdk/documentation</ref> | ||
+ | # NVIDIA OpenCL Programming Guide<ref>http://www.nvidia.com/content/cudazone/download/OpenCL/NVIDIA_OpenCL_ProgrammingGuide.pdf</ref> |
Aktualna wersja na dzień 18:23, 16 lis 2016
Wykład OpenCL
Do wykładu o programowaniu równoległym procesorów GPU w środowisku OpenCL będziemy korzystać z materiałów "Hands On OpenCL"[1]. Zakres tych materiałów daleko wykracza poza zaplanowane w ramach warsztatów "wprowadzenie do programowania w OpenCL". Dlatego, zainteresowanych zachęcam do samodzielnego zapoznania się z całością tych materiałów.
Polecam także materiały do kursu "GPU programming with PyOpenCL and PyCUDA"[2] autorstwa Dr. Andreas Klöckner, które prezentują wykorzystanie Pythona i modułów PyOpenCL/PyCUDA do programowania GPU.
Literatura i Linki
- David R. Kaeli, Perhaad Mistry, Dana Schaa, Dong Ping Zhang, Heterogeneous Computing with OpenCL 2.0, Morgan Kaufmann, 2015.
- Matthew Scarpino, OpenCL in Action: How to accelerate graphics and computation, Manning Publications; 1 edition, 2011.
- Norm Matloff, Programming on Parallel Machines, University of California[3]
- AMD OpenCL™ Accelerated Parallel Processing Software Development Kit (APP SDK)[4]
- NVIDIA OpenCL Programming Guide[5]
- ↑ https://handsonopencl.github.io/
- ↑ https://www.bu.edu/pasi/courses/gpu-programming-with-pyopencl-and-pycuda/
- ↑ http://heather.cs.ucdavis.edu/~matloff/158/PLN/ParProcBook.pdf
- ↑ http://developer.amd.com/tools-and-sdks/opencl-zone/amd-accelerated-parallel-processing-app-sdk/documentation
- ↑ http://www.nvidia.com/content/cudazone/download/OpenCL/NVIDIA_OpenCL_ProgrammingGuide.pdf