https://forumstatic.ru/files/2018/03/16/496adecc05d0a6568bec.jpg
Introduction to Parallel Programming using GPGPU and CUDA
MP4 | Video: AVC 1280x720 | Audio: AAC 44KHz 2ch | Duration: 1.5 Hours | Lec: 22 | 213 MB
Genre: eLearning | Language: English

Вы познакомитесь с основами графического процессора и CUDA программирования, чтобы использовать свои знания в области машинного обучения, интеллектуального анализа данных и глубокого обучения

CUDA имеет ряд преимуществ по сравнению с традиционной организации вычислений общего назначения на GPU (графических процессоров) с помощью графических API: рассеянные, Единой виртуальной памяти (на CUDA 4

вы познакомитесь с основами графического процессора и CUDA программирования, чтобы использовать свои знания в области машинного обучения, Интеллектуального анализа данных и глубокого обучения
на первый курс на платформе udemy представить компания NVIDIA CUDA для параллельных архитектуры и модели программирования. CUDA-это параллельно вычислительная платформа и интерфейс прикладного программирования (API) - модель, созданная компанией NVIDIA. Когда она была впервые введена, название было акронимом для " унифицированная Архитектура вычислительных устройств, но теперь это только называется соты.
CUDA имеет ряд преимуществ по сравнению с традиционной организации вычислений общего назначения на GPU (графических процессоров) с помощью графических API: рассеянный читает, Единой виртуальной памяти (технология CUDA 4.0 и выше), Единой памяти (технология CUDA 6.0 и выше), Общая память, быстрее и readbacks и от графического процессора, полная поддержка целочисленных и побитовых операций, включая целочисленное текстуры Просмотров.
Платформа CUDA-это предназначенный для работы с такими языками программирования, как C, C++ и fortran. Это и есть фантики для многих других языков, включая Python, Java и так далее. Такая доступность делает его легче для специалистов в области параллельного программирования, чтобы использовать ресурсы графического процессора, в отличие от API, таких как Direct3D и OpenGL, которая требует дополнительных знаний программирования графики.
Также поддерживает технологии CUDA программирования, фреймворки, такие как OpenACC и opencl. CUDA-это бесплатная, работает на Windows, Linux и Mac и OSX. Этот курс предназначен, чтобы объяснить основы CUDA с Си/Си++, язык программирования, вы можете использовать карьеры трамплин в области машинного обучения, углубленного обучения и больших данных.

download скачать
uploadgig

Код:
https://uploadgig.com/file/download скачать/3A33C85da585A85b/Qq7njUQD_IntroductiontoParallelProgrammingusingGPGPUandCUDA.rar

nitroflare

Код:
https://nitroflare.com/view/C35A2087F7C3A9C/Qq7njUQD_IntroductiontoParallelProgrammingusingGPGPUandCUDA.rar

rapidgator

Код:
https://rapidgator.net/file/4f90b4b72b927aded4e998c2f9751975/Qq7njUQD_IntroductiontoParallelProgrammingusingGPGPUandCUDA.rar.html

turbobit

Код:
https://turbobit.net/xsz9zhhsd8uc/Qq7njUQD_IntroductiontoParallelProgrammingusingGPGPUandCUDA.rar.html