Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: WebGPU Sourcebook: High-Performance Graphics and Machine Learning in the Browser

  • Formāts: 384 pages
  • Izdošanas datums: 02-Oct-2024
  • Izdevniecība: CRC Press
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9781040124765
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 60,10 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
  • Formāts: 384 pages
  • Izdošanas datums: 02-Oct-2024
  • Izdevniecība: CRC Press
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9781040124765

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

This explains how to code web applications that use WebGPU to access the client’s graphics processing unit (GPU). This makes it possible to render graphics at high-speed in a browser and perform computationally-intensive tasks such as machine learning.



The WebGPU Sourcebook: High-Performance Graphics and Machine Learning in the Browser explains how to code web applications that access the client’s graphics processor unit, or GPU. This makes it possible to render graphics in a browser at high speed and perform computationally-intensive tasks such as machine learning. By taking advantage of WebGPU, web developers can harness the same performance available to desktop developers.

The first part of the book introduces WebGPU at a high level, without graphics theory or heavy math. The chapters in the second part are focused on graphical rendering and the rest of the book focuses on compute shaders.

This book walks through several examples of WebGPU usage. It also:

  • Discusses the classes and functions defined in the WebGPU API and shows how they're used in practice.
  • Explains the theory of graphical rendering and shows how to implement rendering inside a web application.
  • Examines the theory of neural networks (machine learning) and shows how to create a web application that trains and executes a neural network.

Chapter 01 Introduction
Chapter 02 Fundamental Objects
Chapter 03 Rendering Graphics
Chapter 04 The WebGPU Shading Language (WGSL)
Chapter 05 Uniforms and Transformations
Chapter 06 Lighting, Textures, and Depth
Chapter 07 Advanced Features
Chapter 08 Compute Applications
Chapter 09 Machine Learning with Neural Networks
Chapter 10 Image and Video Processing
Chapter 11 Matrix Operations
Chapter 12 Filtering Audio with the Fast Fourier Transform (FFT) Appendix A Node and TypeScript Appendix B WebAssembly, Emscripten, and Google Dawn

Matthew Scarpino is a software developer at Purdue University. He has worked on many different types of programming projects, including web applications, graphical rendering, and high-performance computing. He received his Masters in Electrical Engineering in 2002, and has been a professional programmer and author ever since.