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.
Kniga predlagaet bystroe pogruzhenie v programmirovanie GPU. Vy uznaete, kak primenjat zakon Amdala, ispolzovat profilirovschik dlja opredelenija uzkikh mest v kode na Python, nastroit okruzhenija dlja programmirovanija GPU. Po mere chtenija vy budete zapuskat svoj kod na GPU i pisat polnotsennye jadra i funktsii na CUDA C, nauchites otlazhivat kod pri pomoschi NSight IDE i poluchite predstavlenie ob izvestnykh bibliotekakh ot NVIDIA, v chastnosti cuFFT i cuBLAS. Vooruzhivshis etimi znanijami, vy smozhete napisat s nulja glubokuju nejronnuju set, ispolzujuschuju GPU, i izuchit bolee osnovatelnye temy. Kniga prednaznachena dlja razrabotchikov i spetsialistov po obrabotke dannykh, kotorye khotjat poznakomitsja s osnovami effektivnogo programmirovanija GPU dlja uluchshenija bystrodejstvija, ispolzuja programmirovanie na Python. Zhelatelno obschee znakomstvo s bazovymi ponjatijami matematiki i fiziki, a takzhe opyt programmirovanija na Python i ljubom osnovannom na S jazyke programmirovanija.
