Программирование GPU при помощи Python и CUDA

Книга предлагает быстрое погружение в программирование GPU. Вы узнаете, как применять закон Амдала, использовать профилировщик для определения узких мест в коде на Python, настроить окружения для программирования GPU. По мере чтения вы будете запускать свой код на GPU и писать полноценные ядра и функции на CUDA C, научитесь отлаживать код при помощи NSight IDE и получите представление об известных библиотеках от NVIDIA, в частности cuFFT и cuBLAS. Вооружившись этими знаниями, вы сможете написать с нуля глубокую нейронную сеть, использующую GPU, и изучить более основательные темы.
Книга предназначена для разработчиков и специалистов по обработке данных, которые хотят познакомиться с основами эффективного программирования GPU для улучшения быстродействия, используя программирование на Python. Желательно общее знакомство с базовыми понятиями математики и физики, а также опыт программирования на Python и любом основанном на С языке программирования.

Основные темы:

• использование PyCUDA и Scikit-CUDA;
• написание эффективных ядер и функций для GPU;
• работа с библиотеками cuFFT, cuBLAS и cuSolver;
• отладка и профилирование кода при помощи NSight и Visual Profiler;
• применение программирования GPU к задачам обработки данных;
• построение с нуля глубокой нейронной сети, использующей GPU;
• решение задач продвинутого уровня.