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Datenvorverarbeitung und Visualisierung mit GPU

Die auf aktuellen Grafikkarten verfügbare Rechenleistung in Verbindung mit deren freiprogrammierbarer Graphic Processing Unit (GPU) führt zu neuen Ansätzen in der Visualisierung. Speziell die Interaktivität der Darstellung von dreidimensionalen Messdaten kann durch den Einsatz hochperformanter Grafikhardware verbessert werden. Durch die Architektur und Performance dieser Systeme ist auch die teilweise oder gänzliche Auslagerung der Vorverarbeitung in die Grafikhardware möglich. Die zugrundeliegende Master-Thesis behandelt sowohl die Grundlagen von Visualisierungssystemen als auch den strukturellen Aufbau von und Schnittstellen zur Programmierung von GPU-Systemen. Neben Möglichkeiten und Konzepten zur Beschleunigung werden auch die limitierenden Elemente erörtert. Der praktische Teil enthält sowohl die prototypenhafte Umsetzung der Visualisierung als auch Performanceanalysen und Bewertungskriterien für die Datenvorverarbeitung auf Basis der recherchierten Tools und Frameworks. Das Buch richtet sich an jene Personen, die sich einen raschen Überblick über die Grundlagen von GPUs und Möglichkeiten sowie Einschränkungen der GPU-Nutzung anhand eines Realprojektes verschaffen möchten.

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DATEIGRÖSSE 3.69 MB
ISBN 9783639375909
AUTOR Thomas Panner
DATEINAME Datenvorverarbeitung und Visualisierung mit GPU.pdf
VERöFFENTLICHUNGSDATUM 01/01/2020

Explore a preview version of Deep Learning mit Python und Keras - Das Praxis-Handbuch vom Entwickler der Keras-Bibliothek right now.. O’Reilly members get unlimited access to live online training experiences, plus books, videos, and digital content from 200+ publishers. Prof. Dr. rer. nat. habil. Gunter Saake Sebastian Breß, Max Heimel, Norbert Siegmund, Ladjel Bellatreche, and Gunter Saake. GPU-accelerated Database Systems: Survey and Open Challenges. Transactions on Large-Scale Data and Knowledge-Centered Systems (TLDKS), December 2014. Alsayed Algergawy, Seham Moawed, Amany Sarhan, Ali Eldosouky, and Gunter Saake.

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