Использование Visual Studio для разработки приложений параллельной сегментации изображений с использованием графических ускорителей; Технологии Microsoft в теории и практике программирования

Détails bibliographiques
Parent link:	Технологии Microsoft в теории и практике программирования.— 2014.— [С. 95-97]
Auteur principal:	Овчинникова О. И.
Collectivité auteur:	Томский политехнический университет Институт кибернетики, ИК
Autres auteurs:	Дорофеев В. А. Вадим Анатольевич (научный руководитель)
Résumé:	Заглавие с титульного листа. Parallel architecture, such as GPUs, has become widely used to accelerate the analysis of large data sets. This technology allows compute-intensive portions of algorithms to be offloaded from the CPU for processing on these parallel architecture. GPUs have gained popularity as a flexible, accessible, and low cost option for parallel processing. Creating algorithms for GPU computing is facilitated by the NVIDIA® Compute Unified Device Architecture, CUDA™.
Langue:	russe
Publié:	2014
Collection:	Математическое моделирование и технологии высокопроизводительных вычислений
Sujets:	электронный ресурс труды учёных ТПУ Visual Studio приложения сегментация изображения графические ускорители параллельные вычисления программирование
Accès en ligne:	http://www.lib.tpu.ru/fulltext/c/2014/C28/036.pdf
Format:	Électronique Chapitre de livre
KOHA link:	https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=609519

Description
Résumé:	Заглавие с титульного листа. Parallel architecture, such as GPUs, has become widely used to accelerate the analysis of large data sets. This technology allows compute-intensive portions of algorithms to be offloaded from the CPU for processing on these parallel architecture. GPUs have gained popularity as a flexible, accessible, and low cost option for parallel processing. Creating algorithms for GPU computing is facilitated by the NVIDIA® Compute Unified Device Architecture, CUDA™.

Documents similaires