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  • GPU精粹2:高性能圖形芯片和通用計算編成技巧 - 書籍詳細信息
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  • GPU精粹2:高性能圖形芯片和通用計算編成技巧

  • 【作 者】:(美)法爾(Pharr,M.) 編著,龔敏敏 翻譯
  • 【叢編項】:高性能圖形芯片和通用計算編程技巧
  • 【裝幀項】:膠版紙 185*260 / 565
  • 【出版項】:清華大學出版社 / 2007-5-1
  • 【ISBN號】:9787302139430 / 7302139431
  • 【原書定價】:¥128.00 有5家書店打折銷售
  • 【主題詞】:計算機/網絡-計算機理論
  • 【圖書簡介】
      本書延續了暢銷書《GPU精粹》的第1卷,細述了在今天的圖形處理器(GPU)上最新的可編程技術。隨著GPU進入手機、手持游戲設備和游戲機領域,GPU專業知識在今天的競爭環境中顯得更為重要。實時圖形程序員會發現用于建立高級的視覺特效、管理復雜場景的策略和高級圖像處理技術的最新算法。讀者還會學到一些新方法,把GPU的強大處理能力運用到其他計算密集型程序中,比如科學計算和金融。書中有20章專門講述GPGPU編程,從基本的概念到高級技術。本書提供了一些專家撰寫的最前沿的GPU編程技術,為讀者介紹了利用GPU巨大功能的實用方法。
  • 【作者簡介】
      《GPU精粹2》的主編是NVIDIA公司的軟件工程師Matt Pharr。Matt也是Physically Based Rendering:From Theory to Implementation(Morgan Kaufmann,2004)一書的合著者之一。“GPU精粹”系列編輯是Randima Fernando。Randy 主編了“GPU精粹”的第1卷(Addison-Wesley,2004),而且是The Cg Tutorial(Addiosn-Wesley,2003)的合著者,其論文“Adaptive Shadow Maps”曾發表于SIGGRAPH2001。
  • 【本書目錄】
    第Ⅰ部分  幾何復雜性
    第1章  實現照片級真實感的虛擬
    植物    5
    1.1  場景管理    6
    1.1.1  種植柵格    6
    1.1.2  種植策略    6
    1.1.3  實時優化    7
    1.2  草層    7
    1.2.1  通過溶解模擬Alpha透明    9
    1.2.2  變化    10
    1.2.3  光照    11
    1.2.4  風    12
    1.3  地面雜物層    12
    1.4  樹和灌木層    13
    1.5  陰影    14
    1.6  后處理    15
    1.6.1  天空圓頂輝散    16
    1.6.2  全場景輝光    16
    1.7  本章小結    17
    參考文獻    18
    第2章   使用基于GPU幾何體剪切圖
    的地形渲染    19
    2.1  幾何體剪切圖簡介    19
    2.2  GPU實現概覽    21
    2.2.1  數據結構    22
    2.2.2  剪切圖大小    22
    2.3  渲染    23
    2.3.1  活動層    23
    2.3.2  頂點和索引緩沖區    23
    2.3.3  視錐剪切    24
    2.3.4  DrawPrimitive調用    25
    2.3.5  頂點著色器    25
    2.3.6  像素著色器    27
    2.4  更新    28
    2.4.1  升采樣    28
    2.4.2  殘差    29
    2.4.3  法線圖    30
    2.5  結果和討論    30
    2.6  本章小結和改進    31
    2.6.1  頂點紋理    31
    2.6.2  去掉法線圖    31
    2.6.3  不需要存儲空間的地形
    合成    31
    參考文獻    31
    第3章  幾何體實例化的內幕    33
    3.1  為什么要對幾何體實例化?    34
    3.2  定義    34
    3.2.1  幾何體包    34
    3.2.2  實例屬性    35
    3.2.3  幾何體實例    35
    3.2.4  渲染和紋理場景    35
    3.2.5  幾何體批次    36
    3.3  實現    37
    3.3.1  靜態批次    38
    3.3.2  動態批次    39
    3.3.3  頂點常量實例化    40
    3.3.4  幾何體實例API批次    43
    3.4  本章小結    46
    參考文獻    48
    第4章  分段緩沖    49
    4.1  問題空間    49
    4.2  解決方案    50
    4.3  方法    50
    4.3.1  分段緩沖的第一步    50
    4.3.2  分段緩沖的第二步    50
    4.3.3  分段緩沖的第三步    51
    4.4  改進分段緩沖技術    51
    4.5  本章小結    51
    參考文獻    51
    第5章  用多流來優化資源管理    53
    5.1  概覽    53
    5.2  實現    55
    5.2.1  DirectX 9.0中的多流    55
    5.2.2  資源管理    57
    5.2.3  處理頂點    59
    5.3  本章小結    63
    參考文獻    63
    第6章  讓硬件遮擋查詢發揮作用    65
    6.1  引言    65
    6.2  受益于遮擋查詢的場景    66
    6.3  遮擋裁減    66
    6.4  層的停等方法    67
    6.4.1  為什么使用層    67
    6.4.2  層結構    67
    6.4.3  層的算法    68
    6.4.4  問題1:停滯    68
    6.4.5  問題2:查詢的額外開銷    68
    6.5  一致性層裁減    69
    6.5.1  想法1:猜測    69
    6.5.2  想法2:提升,提升    70
    6.5.3  算法    70
    6.5.4  實現細節    71
    6.5.5  停滯比較少的原因    73
    6.5.6  查詢較少的原因    73
    6.5.7  如何遍歷層    73
    6.6  優化    74
    6.6.1  用真正的幾何體查詢    74
    6.6.2  只有Z的渲染遍    74
    6.6.3  近似的可見性    74
    6.6.4  保守的可見性測試    74
    6.7  本章小結    75
    參考文獻    76
    第7章  帶有位移映射的細分表面自
    適應鑲嵌    77
    7.1  細分表面    77
    7.1.1  一些定義    78
    7.1.2  Catmull-Clark細分    78
    7.1.3  用細分來鑲嵌    79
    7.1.4  面片化表面    80
    7.1.5  GPU鑲嵌算法    80
    7.1.6  致密鑲嵌    84
    7.2  位移映射    84
    7.2.1  改變平滑度測試    85
    7.2.2  用法線映射著色    85
    7.3  本章小結    86
    參考文獻    86
    第8章  使用距離函數的逐像素位移
    映射    87
    8.1  簡介    87
    8.2  準備工作    89
    8.3  距離映射算法    89
    8.4  計算距離圖    92
    8.5  著色器    92
    8.5.1  頂點著色器    92
    8.5.2  片段著色器    92
    8.5.3  關于過濾的注意事項    94
    8.6  結果    94
    8.7  本章小結    95
    參考文獻    96
    第Ⅱ部分  著色、光照和陰影
    第9章  S.T.A.L.K.E.R.中的延期
    著色    101
    9.1  引言    101
    9.2  幾種觀點    102
    9.3  優化    103
    9.3.1  優化的對象    103
    9.3.2  光照優化    104
    9.3.3  G緩沖區建立的優化    106
    9.3.4  陰影優化    108
    9.4  改善質量    109
    9.4.1  “虛擬位置”的威力    109
    9.4.2  環境遮擋    110
    9.4.3  材質和表面光照的交互    111
    9.5  反走樣    111
    9.5.1  高效的調和映射    113
    9.5.2  處理透明    114
    9.6  嘗試過但沒有包含入最終
    代碼的內容    114
    9.6.1  高程圖    114
    9.6.2  實時的全局照明    115
    9.7  本章小結    115
    參考文獻    116
    第10章  動態輻照度環境映射實時
    計算    117
    10.1  輻照度(irradiance)環境
    映射    117
    10.2  球面調和卷積    119
    10.3  映射到GPU上    120
    10.3.1  空域到頻域    121
    10.3.2  卷積和恢復    122
    10.4  以后的工作    123
    10.5  本章小結    123
    參考文獻    123
    第11章  近似的雙向紋理函數    125
    11.1  引言    125
    11.2  采集    126
    11.2.1  建立和采集    126
    11.2.2  匯集著色圖    127
    11.3  渲染    128
    11.3.1  細節算法    128
    11.3.2  實時渲染    129
    11.4  結果    130
    11.5  本章小結    132
    參考文獻    132
    第12章  基于貼面的紋理映射    133
    12.1  方法簡介    134
    12.2  紋理貼面的構造    135
    12.3  紋理貼面打包    135
    12.4  紋理貼面映射    137
    12.5  mipmap問題    138
    12.6  本章小結    140
    參考文獻    140
    第13章  在GPU上實現mental
                       images的Phenomena
                       渲染器    141
    13.1  引言    141
    13.2  著色器和Phenomena    142
    13.3  用Cg實現Phenomena    143
    13.3.1  Cg頂點程序和可變
    參數    144
    13.3.2  片段程序著色器的main()
    入口點    145
    13.3.3  通用著色器接口    145
    13.3.4  一個簡單的著色器
    例子    146
    13.3.5  全局的狀態變量    148
    13.3.6  光著色器    149
    13.3.7  紋理著色器    151
    13.3.8  凹凸映射    152
    13.3.9  環境著色器和體著
    色器    153
    13.3.10  返回結構體的著色器    154
    13.3.11  渲染毛發    154
    13.3.12  組合所有東西    155
    13.4  本章小結    155
    參考文獻    156
    第14章  動態環境遮擋和間接光照    157
    14.1  表面元素    158
    14.2  環境遮擋    158
    14.2.1  多遍陰影算法    160
    14.2.2  改善性能    160
    14.3  間接光照和面光源    162
    14.4  本章小結    164
    參考文獻    164
    第15章  藍圖渲染和草圖繪制    165
    15.1  基本原理    166
    15.1.1  中間渲染結果    166
    15.1.2  邊增強    166
    15.1.3  深度子圖形渲染    167
    15.2  藍圖渲染    167
    15.2.1  深度剝離    167
    15.2.2  析取可見邊和不可
    見邊    169
    15.2.3  合成藍圖    170
    15.2.4  深度屏蔽    171
    15.2.5  使用藍圖渲染顯示
    建筑    171
    15.3  草圖渲染    171
    15.3.1  邊和顏色面片    172
    15.3.2  應用不確定性    172
    15.3.3  調整深度    173
    15.3.4  草圖渲染的變體    173
    15.3.5  控制不確定性    174
    15.3.6  減少雨景效果    175
    15.4  本章小結    176
    參考文獻    176
    第16章  精確的大氣散射    179
    16.1  引言    179
    16.2  解散射方程    180
    16.2.1  Rayleigh散射與Mie
    散射    180
    16.2.2  相位函數    181
    16.2.3  外向散射方程    181
    16.2.4  內向散射方程    182
    16.2.5  表面散射方程    182
    16.3  實時渲染    182
    16.4  擠入著色器中    184
    16.4.1  去除一個維度    184
    16.4.2  去除其他維度    184
    16.5  實現散射的著色器    185
    16.5.1  頂點著色器    185
    16.5.2  片段著色器    187
    16.6  增加高動態范圍渲染    188
    16.7  本章小結    188
    參考文獻    189
    第17章   利用像素著色器分支的
                      高效模糊邊緣陰影    191
    17.1  現有的陰影生成技術    191
    17.2  用單張陰影圖產生模糊
    陰影    192
    17.2.1  模糊尖銳邊緣陰影    192
    17.2.2  提高效率    195
    17.2.3  實現細節    196
    17.3  本章小結    199
    參考文獻    200
    第18章  將頂點紋理位移用于水的
                      真實感渲染    201
    18.1  水的模型    202
    18.2  實現    202
    18.2.1  水的表面模型    202
    18.2.2  實現細節    203
    18.2.3  對高度圖采樣    203
    18.2.4  質量的提高與優化    204
    18.2.5  渲染局部的擾動    208
    18.3  本章小結    209
    參考文獻    209
    第19章  通用的折射模擬    211
    19.1  基本方法    212
    19.2  折射掩碼    213
    19.3  示例    215
    19.3.1  水的模擬    215
    19.3.2  玻璃的模擬    217
    19.4  本章小結    219
    參考文獻    219
    第Ⅲ部分  高質量渲染
    第20章  快速三階紋理過濾    225
    20.1  高階過濾    225
    20.2  快速遞歸三次卷積    226
    20.3  mipmapping    230
    20.4  導數重建    232
    20.5  本章小結    235
    參考文獻    236
    第21章  高質量反走樣的光柵化    237
    21.1  概述    237
    21.2  降采樣    239
    21.2.1  與現有軟硬件的對比    239
    21.2.2  用GPU進行降采樣    240
    21.3  延伸    240
    21.4  過濾器的細節    241
    21.5  兩遍分離式的過濾器    242
    21.6  分塊和累加    243
    21.7  代碼    243
    21.7.1  渲染循環    244
    21.7.2  降采樣類    245
    21.7.3  實現細節    246
    21.8  本章小結    246
    參考文獻    247
    第22章  快速的預過濾線條    249
    22.1  為什么尖銳的直線看起來很
    糟糕    249
    22.2  限制信號的帶寬    250
    22.3  預處理    252
    22.4  運行時    253
    22.4.1  線段的建立(CPU)    253
    22.4.2  表查找(GPU)    254
    22.5  實現的問題    256
    22.5.1  繪制寬線    256
    22.5.2  組合多條線段    256
    22.6  示例    256
    22.7  本章小結    258
    參考文獻    258
    第23章  Nalu Demo的頭發動畫和
                      渲染    261
    23.1  頭發的幾何體    262
    23.1.1  布局和增長    262
    23.1.2  控制頭發    263
    23.1.3  數據流    263
    23.1.4  鑲嵌    263
    23.1.5  插值    264
    23.2  動力學和碰撞    265
    23.2.1  約束條件    265
    23.2.2  碰撞    266
    23.2.3  鰭    266
    23.3  頭發的著色    267
    23.3.1  用于頭發的實時反射
    模型    268
    23.3.2  頭發中實時的體化陰影    271
    23.4  本章小結和未來的工作    274
    參考文獻    274
    第24章  使用查找表加速顏色變換    275
    24.1  查找表的基礎知識    275
    24.1.1  一維查找表    275
    24.1.2  三維查找表    276
    24.1.3  插值    278
    24.2  實現    278
    24.2.1  把查找表映射到GPU
    的策略    278
    24.2.2  Cg著色器    278
    24.2.3  系統集成    280
    24.2.4  把三維查找表擴展到用
    于高動態范圍圖像    281
    24.3  本章小結    282
    參考文獻    282
    第25章  Apple Motion中的GPU
                      圖像處理    285
    25.1  設計    285
    25.1.1  喜愛的和厭惡的    285
    25.1.2  選擇語言    287
    25.1.3  CPU向后支持    287
    25.2  實現    288
    25.2.1  GPU資源的限制    288
    25.2.2  被零除    289
    25.2.3  丟失的頂點分量    289
    25.2.4  雙線過濾    290
    25.2.5  高精度存儲    294
    25.3  調試    294
    25.4  本章小結    295
    參考文獻    296
    第26章  實現改進的Perlin噪聲    297
    26.1  隨機但平滑    297
    26.2  存儲與計算    297
    26.3  實現細節    298
    26.4  本章小結    302
    參考文獻    302
    第27章  高級的高質量過濾    303
    27.1  在GPU上實現過濾    303
    27.1.1  訪問圖像樣本    303
    27.1.2  卷積過濾    304
    27.2  數字圖像的重采樣    307
    27.2.1  背景知識    307
    27.2.2  反走樣問題    307
    27.2.3  圖像重建    310
    27.3  沖擊過濾: 銳化圖像的方法    312
    27.4  過濾器的實現技巧    314
    27.5  高級應用    314
    27.5.1  時間變形    314
    27.5.2  運動模糊的消除    314
    27.5.3  自適應的紋理過濾    315
    27.6  本章小結    315
    參考文獻    315
    第28章  Mipmap級的測量    317
    28.1  哪個mipmap層是可
    見的?    318
    28.2  GPU搶險隊    318
    28.2.1  像素點計數    318
    28.2.2  引擎中的實際考慮    321
    28.2.3  擴展    322
    28.3  實驗結果    324
    28.4  本章小結    325
    參考文獻    326
    第Ⅳ部分  GPU的通用計算:初級讀本
    第29章  流式體系結構和技術趨勢    331
    29.1  技術趨勢    331
    29.1.1  核心技術趨勢    331
    29.1.2  后果    332
    29.2  高性能計算的關鍵    334
    29.2.1  高效計算的方法    334
    29.2.2  高效通信的方法    335
    29.2.3  與CPU對比    335
    29.3  流式計算    336
    29.3.1  流式編程模型    336
    29.3.2  構建一個流式處理器    337
    29.4  未來和挑戰    338
    29.4.1  技術趨勢    338
    29.4.2  功耗管理    338
    29.4.3  支持更高的可編程性和
    功能性    339
    29.4.4  來自CPU的GPU功能性
    (或反之亦然)    339
    參考文獻    339
    第30章  GeForce 6系列GPU的
                      體系結構    341
    30.1  GPU如何適合于整體計算
    系統    342
    30.2  整體系統體系結構    342
    30.2.1  圖形操作的功能結構圖    343
    30.2.2  非圖形操作的功能結
    構圖    346
    30.3  GPU特性    347
    30.3.1  固定函數特性    348
    30.3.2  著色器Model 3.0編程
    模型    349
    30.3.3  支持的數據存儲格式    353
    30.4  性能    354
    30.5  達到最佳性能    354
    30.5.1  積極地使用z裁減    355
    30.5.2  加載數據時利用紋理
    數學    355
    30.5.3  使用片段程序的分支    355
    30.5.4  盡可能使用fp16作中
    間值    355
    30.6  本章小結    356
    第31章  把計算概念映射到GPU    357
    31.1  數據并行的重要性    357
    31.1.1  哪種類型的計算可以很
    好地映射到GPU    357
    31.1.2  示例:在柵格上模擬    358
    31.1.3  流通信:聚集與散布    359
    31.2  GPU計算資源清單    359
    31.3  CPU-GPU類比    362
    31.3.1  流:GPU紋理 = CPU
    數組    362
    31.3.2  核:GPU片段程序 = CPU
    “內循環”    362
    31.3.3  渲染到紋理 = 反饋    362
    31.3.4  幾何體光柵化 = 計算的
    調用    363
    31.3.5  紋理坐標 = 計算的域    363
    31.3.6  頂點坐標 = 計算的
    范圍    363
    31.3.7  縮減    363
    31.4  從類比到實現    364
    31.5  一個簡單的例子    366
    31.6  本章小結    368
    參考文獻    368
    第32章  嘗試GPU計算    369
    32.1  選擇快速算法    369
    32.1.1  局部性    369
    32.1.2  允許計算的準則    370
    32.1.3  考慮下載和讀回    371
    32.2  了解浮點    371
    32.3  實現散列    373
    32.3.1  轉換成聚集    373
    32.3.2  地址排序    374
    32.3.3  渲染點    375
    32.4  本章小結    375
    參考文獻    376
    第33章  在GPU上實現高效的并行
                      數據結構    377
    33.1  流式編程    377
    33.2  GPU存儲器模型    379
    33.2.1  存儲器體系結構    379
    33.2.2  GPU流類型    380
    33.2.3  GPU核的存儲器訪問    381
    33.3  基于GPU的數據結構    382
    33.3.1  多維數組    382
    33.3.2  結構體    387
    33.3.3  稀疏數據結構    387
    33.4  性能考慮    391
    33.4.1  依賴的紋理讀取    391
    33.4.2  計算頻度和程序特化    391
    33.4.3  Pbuffer Survival Guide    392
    33.5  本章小結    393
    參考文獻    393
    第34章  GPU流程控制習慣用法    395
    34.1  流程控制的挑戰    395
    34.2  基本的流程控制策略    396
    34.2.1  判定    396
    34.2.2  把分支向著流水線上端
    移動    396
    34.2.3  z裁減    397
    34.2.4  分支指令    399
    34.2.5  選擇一種分支機制    399
    34.3  使用遮擋查詢的數據依賴
    循環    400
    34.4  本章小結    400
    第35章  GPU程序優化    401
    35.1  數據并行計算    401
    35.1.1  指令級并行性    401
    35.1.2  數據級并行性    403
    35.2  計算頻率    404
    35.2.1  循環內不變量的預
    計算    405
    35.2.2  用查找表進行預計算    406
    35.2.3  避免內循環分支    407
    35.2.4  swizzle操作    407
    35.3  評價和負載平衡    408
    35.4  本章小結    409
    參考文獻    410
    第36章  用于GPGPU應用程序的
                      流式縮減操作    411
    36.1  通過緊縮來過濾    411
    36.1.1  累加和掃描    412
    36.1.2  通過搜索/聚集來散布    413
    36.1.3  過濾性能    415
    36.2  動機:碰撞檢測    416
    36.3  用于細分表面的過濾    419
    36.4  本章小結    421
    參考文獻    421
    第Ⅴ部分  面向圖像的計算
    第37章  GPU上的八叉樹紋理    425
    37.1  一個GPU加速的層次結構:
    N3樹    426
    37.1.1  定義    426
    37.1.2  實現    427
    37.2  應用1:在網格表面上色    431
    37.2.1  建立八叉樹    431
    37.2.2  上色    432
    37.2.3  渲染    432
    37.2.4  把八叉樹紋理轉換成標準
    2D紋理    434
    37.3  應用2:表面模擬    436
    37.4  本章小結    437
    參考文獻    438
    第38章  使用光柵化的高質量全局照
                      明渲染    439
    38.1  通過光柵化的全局照明    440
    38.2  最終聚集簡介    441
    38.2.1  兩遍的方法    441
    38.2.2  最終聚集    441
    38.2.3  兩遍方法的問題    442
    38.3  通過光柵化的最終聚集    443
    38.3.1  最終聚集光線的聚類    443
    38.3.2  光線投射作為多次平行
    投影    445
    38.4  實現細節    446
    38.4.1  初始化    446
    38.4.2  深度剝離    446
    38.4.3  采樣    447
    38.4.4  性能    447
    38.5  GPU上的全局照明渲染器    448
    38.5.1  第一遍    448
    38.5.2  生成可見點數據    448
    38.5.3  第二遍    448
    38.5.4  其他解決方案    449
    38.6  本章小結    451
    參考文獻    451
    第39章  使用逐步求精輻射度方法的
    全局照明    453
    39.1  輻射度的基礎    454
    逐步求精    454
    39.2  GPU實現    455
    39.2.1  使用半球投影的可
    見性    456
    39.2.2  構成因子的計算    458
    39.2.3  選擇下一個發射者    459
    39.3  漸進細分    459
    39.3.1  紋理四叉樹    459
    39.3.2  四叉數細分    460
    39.4  性能    460
    39.5  本章小結    460
    參考文獻    461
    第40章  GPU上的計算機視覺    463
    40.1  引言    463
    40.2  實現框架    463
    40.3  應用示例    464
    40.3.1  把一系列片段程序用于
    計算機視覺    464
    40.3.2  求和操作    467
    40.3.3  創建全景照片的方
    程組    469
    40.3.4  特征向量的計算    471
    40.4  并行計算機視覺處理    473
    40.5  本章小結    474
    參考文獻    474
    第41章  延遲過濾:困難數據格式的
      渲染    477
    41.1  引言    477
    41.2  為什么要延遲    478
    41.3  延遲過濾算法    479
    41.4  為什么它可以工作    481
    41.5  本章小結:何時延遲    481
    參考文獻    482
    第42章  保守光柵化    485
    42.1  問題定義    486
    42.2  兩種保守算法    487
    42.2.1  剪切空間    487
    42.2.2  第一種算法    488
    42.2.3  第二種算法    489
    42.3  魯棒性問題    492
    42.4  保守深度    492
    42.5  結果和本章小結    493
    參考文獻    494
    第Ⅵ部分  模擬與數值算法
    第43章  蛋白質結構預測的GPU
    計算    497
    43.1  介紹    497
    43.2  Floyd-Warshall算法以及
    綁定距離的平滑    498
    43.3  GPU實現    499
    43.3.1  動態更新    499
    43.3.2  數據紋理的索引    499
    43.3.3  三角形劃分    500
    43.3.4  向量化    500
    43.4  試驗結果    501
    43.5  本章小結和工作展望    502
    參考文獻    502
    第44章  用于解線性方程組的GPU
                      框架    505
    44.1  概述    505
    44.2  表示    506
    44.2.1  “單浮點”的表示    506
    44.2.2  向量    506
    44.2.3  矩陣    507
    44.3  運算    509
    44.3.1  向量運算    509
    44.3.2  向量縮減    509
    44.3.3  矩陣與向量的積    510
    44.3.4  把所有的組合起來    511
    44.3.5  共軛梯度求解器    511
    44.4  一個偏微分方程的例子    512
    44.5  本章小結    515
    參考文獻    516
    第45章  GPU上的期權定價    517
    45.1  期權概述    517
    45.2  Black-Scholes模型    518
    45.3  Lattice模型    521
    45.3.1  二項模型    521
    45.3.2  歐式期權定價    522
    45.4  本章小結    525
    參考文獻    526
    第46章  改進的GPU排序    527
    46.1  排序算法    527
    46.2  一種簡單的方法    528
    46.3  快速排序    529
    46.3.1  實現奇偶合并排序    529
    46.4  使用所有的GPU資源    531
    46.5  本章小結    535
    參考文獻    536
    第47章  復雜邊界的流體模擬    537
    47.1  簡介    537
    47.2  Lattice Boltzmann方法    538
    47.3  基于GPU的LBM    539
    47.3.1  算法介紹    539
    47.3.2  數據封裝    540
    47.3.3  遷移    541
    47.4  基于GPU的邊界處理    541
    47.4.1  基于GPU的體素化
    方法    542
    47.4.2  周期性邊界    543
    47.4.3  流出邊界    544
    47.4.4  障礙物邊界    544
    47.5  可視化    545
    47.6  實驗結果    546
    47.7  本章小結    547
    參考文獻    548









    第48章  基于FFT的醫學圖像重建    551
    48.1  背景    551
    48.2  傅里葉變換    552
    48.2  FFT算法    553
    48.4  在GPU上的實現    553
    48.4.1  方法1:主要使用片段
    處理器    555
    48.4.2  方法2:使用頂點處理器、
    光柵器和片段處理器    556
    48.4.3  負載平衡    558
    48.4.4  基準測試結果    558
    48.5  醫學成像中的FFT    559
    48.5.1  磁共振成像    559
    48.5.2  MRI結果    560
    48.5.3  超聲波成像    562
    48.6  本章小結    564
    參考文獻    565
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