Программирование GPU при помощи Python и CUDA

Для ускорения решения различных высокопроизводительных задач часто используется центральный процессор (CPU) вместе с графическим процессором (GPU), на который переносятся наиболее тяжелые вычисления.
Данная книга поможет вам найти способы написания быстродействующих приложений на Python, совмещающих возможности Python и CUDA. 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 С, научитесь отлаживать код и получите представление об известных библиотеках от NVIDIA. Вооружившись этими знаниями, вы сможете написать с нуля глубокую нейронную сеть, использующую GPU.
Мы рекомендуем использовать CUDA 9 и Python 2.7, поскольку эти версии имеют стабильную поддержку всех рассматриваемых в книге библиотек.
Издание предназначено для разработчиков и специалистов по обработке данных, которые хотят познакомиться с основами эффективного программирования GPU. 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.