Seminar GPU-Programmierung/Parallelverarbeitung

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1 Seite iv Literaturverzeichnis 1) Bengel, G.; et al.: Masterkurs Parallele und Verteilte Systeme. Vieweg + Teubner, Wiesbaden, ) Breshears, C.: The Art of Concurrency - A Thread Monkey's Guide to Writing Parallel Applications. O'Reilly, Beijing, ) Cook, S.: CUDA Programming - A Developer's Guide to Parallel Computing with GPUs. Morgan Kaufmann, Amsterdam, ) Farber, R.: CUDA Application Design and Development. Morgan Kaufmann, Amsterdam, ) Fernando, R.: GPU Gems: Programming Techniques, Tips, and Tricks for Real-Time Graphics. Addison-Wesley, Boston, MA, ) Fernando, R.; Kilgard, M.J.: The Cg Tutorial: The Definitive Guide to Programmable Real-Time Graphics. Addison-Wesley, Boston, MA, ) Gaster, B.R.; et al.: Heterogeneous Computing with OpenCL. 2nd edition, Morgan Kaufmann, Amsterdam, ) Grama, A.; et al.: Introduction to Parallel Computing. Pearson Education, Harlow, England, 2nd edition, ) Herlihy, M.; Shavit, N.: The Art of Multiprocessor Programming. Elsevier, Amsterdam, ) Hwu, W.W. (ed.): GPU Computing Gems: Emerald Edition. Elsevier, Amsterdam, ) Kirk, D.B.; Hwu, W.W.: Programming Massively Parallel Processors - A Hands-on Approach. Elsevier, Amsterdam, 2nd edition, ) Munshi, A.; et al.: OpenCL Programming Guide. Addison-Wesley, Upper Saddle River, NJ, ) Nguyen, H.: GPU Gems 3: Programming Techniques for High-Performance Graphics and General-Purpose Computation. Addison-Wesley, Boston, MA, Hochschule Fulda, Fachbereich AI, Prof. Dr. S. Groß 4

2 Seite v 14) Pharr, M.: GPU Gems 2: Programming Techniques for High-Performance Graphics and General-Purpose Computation. Addison-Wesley, Boston, MA, ) Pacheco, P. S.: Parallel Programming with MPI. Morgan Kaufmann, San Francisco, CA, ) Pacheco, P. S.: An Introduction to Parallel Programming. Morgan Kaufmann, Burlington, MA, ) Quinn, M. J.: Parallel Programming in C with MPI and OpenMP. McGraw-Hill, New York, ) Sanders, J.; Kandrot, E.: CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming. Addison-Wesley, Upper Saddle River, NJ, ) Wilt, N.: The CUDA Handbook - A Comrehensive Guide to GPU Programming. Addison- Wesley, Upper Saddle River, NJ, Informationen im World Wide Web: Auf meiner Web-Seite gibt es weitere Verweise auf Online-Bücher, -Handbücher usw.: 1) AMD Accelerated Parallel Processing (APP) SDK (formerly ATI Stream): 2) AMD Accelerated Parallel Processing (APP) SDK OpenCL Programming Guide: rallel_processing_opencl_programming_guide-rev-2.7.pdf 3) AMD Developer Central: Tools, Resources,... 4) Brown Deer Technology: OpenCL Tutorial: N-Body Simulation. 5) CBC Seminar on GPU Programming and Computing: 6) FreeBookCentre.Net: Hochschule Fulda, Fachbereich AI, Prof. Dr. S. Groß 5

3 Seite vi 7) General-Purpose Computation on Graphics Hardware: 8) GNU Scientific Library (GSL): 9) GPUcomputing.net: Research and development community. 10) GPU Resources: 11) GPUSort: High Performance Sorting using Graphics Processors: 12) Intel OpenCL SDK: https://software.intel.com/en-us/intel-opencl 13) Intel Xeon E5000er Prozessoren (Überblick, Spezifikationen, Technische Dokumente): sequence.html 14) Mathematica GPU Computing: 15) MATLAB GPU Computing: 16) Microsoft Parallel Computing Developer Center: 17) MIT Open Courseware: Applied Parallel Computing. Hochschule Fulda, Fachbereich AI, Prof. Dr. S. Groß 6

4 Seite vii 18) MPI standard: The Message Passing Interface Standard. 19) Numerik-Bibliotheken: BLAS/PBLAS/CUBLAS, LAPACK/PLAPACK/CULA/MAGMA, CUDPP, ScaLAPACK. BLAS/PBLAS: (Parallel) Basic Linear Algebra Subprograms. CUBLAS: CUDA/GPU accelerated BLAS. LAPACK/PLAPACK: (Parallel) Linear Algebra Package. CULA: CUDA/GPU accelerated LAPACK. MAGMA: Matrix Algebra on GPU and Multicore Architectures. CUDPP: CUDA Data Parallel Primitives Library. ScaLAPACK: Scalable LAPACK. 20) Nvidia CUDA: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 21) Nvidia Developer Web Site: https://developer.nvidia.com 22) Nvidia GPU Computing Webinars: https://developer.nvidia.com/gpu-computing-webinars 23) Nvidia GPU Programming Guide: https://developer.nvidia.com/nvidia-gpu-programming-guide 24) Nvidia Tesla Cxxxx (Overview, Specifications, Drivers & Downloads,...): 25) OpenACC: https://developer.nvidia.com/openacc https://developer.nvidia.com/content/openacc-example-part-1 https://developer.nvidia.com/content/openacc-example-part-2 Hochschule Fulda, Fachbereich AI, Prof. Dr. S. Groß 7

5 Seite viii 26) OpenCL: 27) OpenCL Programming Guide: 28) OpenCL Quick Reference Card: 29) OpenCL Spezifikation: 30) OpenGL and OpenCL Debugger: 31) Open MPI: Open Source High Performance Computing. 32) OpenMP.org: OpenMP Application Program Interface. Version 4.0, July ) Wikipedia: ATI-Stream: CUDA: GPGPU: Grafikprozessor: OpenACC: OpenCL: Software im World Wide Web: 1) Accelerated Parallel Processing (APP) SDK: 2) Intel C/C++ Compiler: Kann für Linux für nicht kommerziellen Einsatz kostenfrei lizenziert werden. https://software.intel.com/en-us/intel-education-offerings/ (Nachdem Sie die Lizenzbedingungen akzeptiert haben, können Sie unter anderem den "Intel C++ Compiler for Linux" herunterladen. Bevor der Compiler tatsächlich heruntergeladen werden kann, müssen Sie sich noch mit Ihrer -Adresse registrieren. An diese Adresse wird dann eine Lizenzdatei geschickt, die Sie in einem beliebigen Verzeichnis speichern können. Den Pfadnamen zu dem Verzeichnis speichern Sie in der Hochschule Fulda, Fachbereich AI, Prof. Dr. S. Groß 8

6 Seite ix Umgebungsvariablen "INTEL_LICENSE_FILE", z. B. mit "setenv INTEL_LICENSE_FILE /home/fd1026/intel_lic".) 3) Intel SDK for OpenCL Applications: https://software.intel.com/en-us/intel-opencl 4) Nvidia CUDA Download: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 5) NVIDIA CUDA SDK Code Samples: Hochschule Fulda, Fachbereich AI, Prof. Dr. S. Groß 9

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