Ruetsch | CUDA Fortran for Scientists and Engineers | Buch | 978-0-12-416970-8 | sack.de

Buch, Englisch, 338 Seiten, Format (B × H): 191 mm x 235 mm, Gewicht: 700 g

Ruetsch

CUDA Fortran for Scientists and Engineers

Best Practices for Efficient CUDA Fortran Programming
Erscheinungsjahr 2013
ISBN: 978-0-12-416970-8
Verlag: William Andrew Publishing

Best Practices for Efficient CUDA Fortran Programming

Buch, Englisch, 338 Seiten, Format (B × H): 191 mm x 235 mm, Gewicht: 700 g

ISBN: 978-0-12-416970-8
Verlag: William Andrew Publishing


CUDA Fortran for Scientists and Engineers shows how high-performance application developers can leverage the power of GPUs using Fortran, the familiar language of scientific computing and supercomputer performance benchmarking. The authors presume no prior parallel computing experience, and cover the basics along with best practices for efficient GPU computing using CUDA Fortran.

To help you add CUDA Fortran to existing Fortran codes, the book explains how to understand the target GPU architecture, identify computationally intensive parts of the code, and modify the code to manage the data and parallelism and optimize performance. All of this is done in Fortran, without having to rewrite in another language. Each concept is illustrated with actual examples so you can immediately evaluate the performance of your code in comparison.
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Zielgruppe


<p>Professional scientists and engineers whose research codes are in Fortran; students studying parallel programming using Fortran.</p>


Autoren/Hrsg.


Weitere Infos & Material


I CUDA Fortran Programming 1. Introduction 2. Performance Measurement and Metrics 3. Optimization 4. Multi-GPU ProgrammingII Case Studies 5. Monte Carlo Method 6. Finite Difference Method 7. Applications of Fast Fourier TransformIII Appendices A. Tesla Specifications B. System and Environment Management C. Calling CUDA C from CUDA Fortran D. Source Code


Ruetsch, Gregory
Greg Ruetsch is a Senior Applied Engineer at NVIDIA, where he works on CUDA Fortran and performance optimization of HPC codes. He holds a Bachelor's degree in mechanical and aerospace engineering from Rutgers University and a Ph.D. in applied mathematics from Brown University. Prior to joining NVIDIA, he has held research positions at Stanford University's Center for Turbulence Research and Sun Microsystems Laboratories.


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