Программирование GPU при помощи Python и CUDA, Тоуманен Б., 2020

Программирование GPU при помощи Python и CUDA, Тоуманен Б., 2020.
 
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.




Установка драйверов для GPU.
Если у вас уже установлены драйверы для GPU, то можете смело пропустить данный шаг. Кроме того, некоторые версии CUDA уже содержат в себе необходимые драйверы. Довольно часто CUDA бывает чересчур требовательной к версии определенного драйвера и может отказываться работать с другим, по- этому, возможно, вам придется немного поэкспериментировать, прежде чем отыщется работающий. Честно говоря, Windows отличается от Linux лучшей совместимостью драй- веров и более дружественной их установкой. Однако к пользователям Windows этот поиск не относится, так как они могут использовать тот драйвер, который шел в комплекте к CUDA Toolkit. Его установкой мы займемся несколько позднее, а пока настоятельно рекомендуем пользователям Linux (особенно владельцам ноутбуков) по порядку выполнить все требования, содержащиеся в данном разделе.

Содержание.
Об авторе.
О рецензенте.
Предисловие.
Глава 1.Почему программирование GPU?
Глава 2.Настройка окружения для программирования GPU.
Глава 3.Начало работы с PyCUDA.
Глава 4.Ядра, нити, блоки и сетки.
Глава 5.Потоки, события, контексты и одновременность.
Глава 6.Отладка и профилирование вашего кода на CUDA.
Глава 7.Использование библиотек CUDA вместе со Scikit-CUDA.
Глава 8.Библиотеки функций для GPU CUDA и Thrust.
Глава 9.Реализация глубокой нейросети.
Глава 10.Работа с компилированным кодом для GPU.
Глава 11.Оптимизация быстродействия в CUDA.
Глава 12.Куда идти далее?
Ответы на вопросы.
Предметный указатель.

Купить .





Хештеги: #Тоуманен :: #книги по программированию :: #программирование :: #Python :: #CUDA