La informaci¨®n en esta p¨¢gina no se encuentra completamente disponible en tu idioma de preferencia. Muy pronto esperamos tenerla completamente disponible en otros idiomas. Para obtener informaci¨®n en tu idioma de preferencia, por favor descarga el PDF ²¹±ç³Ü¨ª.
?ltima actualizaci¨®n : Mar 16, 2012
NO EN LA EDICI?N ACTUAL
Este blip no est¨¢ en la edici¨®n actual del Radar. Si ha aparecido en una de las ¨²ltimas ediciones, es probable que siga siendo relevante. Si es m¨¢s antiguo, es posible que ya no sea relevante y que nuestra valoraci¨®n sea diferente hoy en d¨ªa. Desgraciadamente, no tenemos el ancho de banda necesario para revisar continuamente los anuncios de ediciones anteriores del Radar.
Entender m¨¢s
Mar 2012
Evaluar
The use of GPUs for computing offers efficiencies and performance for certain classes of problems that would be prohibitively expensive for more traditional hardware. Problems that fit Single Instruction Multiple Data (SIMD) processing models can gain significant advantages at the cost of difficult learning curves using specialized APIs. OpenCL, CUDA from NVidia and DirectCompute from Microsoft offer developers access to General-purpose computing on graphics processing units (GPGPU).
Jul 2011
Evaluar
Jan 2011
Evaluar
Aug 2010
Evaluar
Publicado : Aug 31, 2010

