USG/Wyklad OpenCL: Różnice pomiędzy wersjami

Z Brain-wiki
m
m
 
(Nie pokazano 2 pośrednich wersji utworzonych przez tego samego użytkownika)
Linia 9: Linia 9:
 
# 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.
 
# 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

  1. David R. Kaeli, Perhaad Mistry, Dana Schaa, Dong Ping Zhang, Heterogeneous Computing with OpenCL 2.0, Morgan Kaufmann, 2015.
  2. Matthew Scarpino, OpenCL in Action: How to accelerate graphics and computation, Manning Publications; 1 edition, 2011.
  3. Norm Matloff, Programming on Parallel Machines, University of California[3]
  4. AMD OpenCL™ Accelerated Parallel Processing Software Development Kit (APP SDK)[4]
  5. NVIDIA OpenCL Programming Guide[5]
    1. https://handsonopencl.github.io/
    2. https://www.bu.edu/pasi/courses/gpu-programming-with-pyopencl-and-pycuda/
    3. http://heather.cs.ucdavis.edu/~matloff/158/PLN/ParProcBook.pdf
    4. http://developer.amd.com/tools-and-sdks/opencl-zone/amd-accelerated-parallel-processing-app-sdk/documentation
    5. http://www.nvidia.com/content/cudazone/download/OpenCL/NVIDIA_OpenCL_ProgrammingGuide.pdf