Программирование GPU при помощи Python и CUDA. Исследуйте высокопроизводительные параллельные вычисл
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.
Печатное издание имеет сертификаты качества и безопасности и соответствует нормам санитарной гигиены. На товар распростаняется гарантия. Действует дисконтная накопительная система, а также корпоративная скидка 10% на заказ от 20 шт. На странице офомления заказа будет преставлена более полная информация о стоимости доставки в ваш регион и о вашей личной скидке.
Позвольте Вам предложить
-
Параллельное программирование на C++ с помощью библиотеки TBB
Данная книга представляет co6oй современное руководство для всех пишущих на C++ программистов, которые хотят научиться pa6oтaть с 6и6лиoтeкoй Threading Building Blocks…
-
Высокопроизводительные параллельные вычисления.100 заданий для расширенного лабораторного практикума
В работе приводится широкий спектр практических заданий по разработке параллельных программ для высокопроизводительных вычислительных систем. Предлагаемые задания подготовлены на основе разнообразных…
-
Технология CUDA в примерах. Введение в программирование графических процессов
CUDA - вычислительная архитектура, разработанная компанией NVIDIA и предназначенная для разработки параллельных программ. В сочетании с развитой программной платформой архитектура CUDА…
-
Практикум по параллельному программированию
В учебное пособие включены основные теоретические сведения о методах программирования для многопроцессорных вычислительных систем, указания по разработке параллельных программ с помощью…
-
Параллельное программирование. Модели и приемы
Книга посвящена рассмотрению некоторых высокоуровневых моделей параллельного и распределенного программирования. В порядке усложнения описываются несколько моделей внутренней организации параллельных программ: ярусно-параллельная…
-
Параллельное и конкурентное программирование на Haskell
Если вы уже владеете программированием на языке Haskell, эта книга научит вас использованию множества интерфейсов и библиотек, предназначенных для написания параллельных…
-
Технологии параллельного программирования. Учебное пособие
Рассматриваются современные средства разработки параллельных программ для многопроцессорных и многоядерных систем с общей и распределенной памятью: библиотеки MPI, POSIX Threads, система…
-
Конкурентность в C#. Асинхронное, параллельное программирование
Если вы побаиваетесь конкурентного и многопоточного программирования, эта книга написана для вас. Стивен Клири предоставляет в ваше распоряжение 85 рецептов работы…
-
Программирование на Python для начинающих
Книга "Программирование на Python для начинающих" является исчерпывающим руководством для того, чтобы научиться программировать на языке Python. В этой книге с…