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Numéro d'article:
18642590
Hands-On GPU Programming with Python and CUDA: Explore high-performance parallel computing with CUDA
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Dr. Brian Tuomanen is an expert in CUDA and General-Purpose GPU Programming
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Ce qui se démarque
Practical Approach
Provides hands-on projects enabling learners to apply GPU programming concepts immediately, ensuring better understanding and retention of Python and CUDA programming techniques.
Comprehensive Resources
Offers extensive resources, including code examples and case studies, making complex GPU programming more accessible for both beginners and experienced developers alike.
Expert Insights
Written by industry professionals, the book features insights and best practices from real-world applications, helping readers to stay updated with the latest trends in GPU programming.
Détails du produit
- Written by Dr. Brian Tuomanen, an expert in CUDA and General-Purpose GPU Programming
- The author has been working with CUDA since 2014 and has a Ph.D. in Mathematics
- Explores high-performance parallel computing using Python and CUDA
- Includes hands-on exercises to help readers learn and apply the concepts
- Suitable for those interested in GPU programming and studying scientific problems
- Provides insight into GPU integration and development for real-world applications
| Publisher | Packt Publishing |
| Publication date | November 27, 2018 |
| Language | English |
| Print length | 310 pages |
| ISBN-10 | 1788993918 |
| ISBN-13 | 978-1788993913 |
| Item Weight | 1.18 pounds (540 grams) |
| Dimensions | 7.5 x 0.7 x 9.25 inches (19.1 x 1.8 x 23.5 cm) |
À qui est-ce destiné ?
-
Data Scientists
Ideal for data scientists looking to accelerate their computations and implement machine learning algorithms using GPU processing.
-
Students Learning
Perfect for students who want to learn GPU programming and apply concepts using practical Python examples in CUDA.
-
AI Researchers
Beneficial for AI researchers focused on optimizing deep learning models through the efficient use of GPU architectures.
-
Beginners in Programming
Not suitable for complete programming novices without prior experience in Python or understanding of GPU concepts.
DESCRIPTION DU PRODUIT
Hands-On GPU Programming with Python and CUDA: Explore high-performance parallel computing with CUDA
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Questions et réponses des clients
-
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Parallel Programming Editorial Review
**Editorial Review** "Hands-On GPU Programming with Python and CUDA" has been well-received by its users, particularly for its practical application and comprehensive coverage of GPU programming. Reviewers Consistently emphasize the book's clarity and thoroughness, making it an invaluable resource for both beginner programmers and seasoned engineers. The step-by-step approach allows users to seamlessly implement high-performance heterogeneous computing programs in Python, thereby enhancing productivity and illustrating the power of GPU acceleration without compromising the user-friendly nature of Python's development environment. Many users noted that the book utilizes PyCUDA, which facilitates programming on platforms such as Google Colab with GPU runtimes—an attractive feature for those who might not have access to NVIDIA GPUs. While the current code is predominantly in Python 2, several reviewers acknowledged the need for adaptation to Python 3, along with existing resources to assist with this transition. The author's commitment to customer support has also been highlighted positively, particularly when a reviewer reached out for help while waiting for an updated edition. This responsiveness adds a personal touch that fosters a sense of community among readers. Importantly, beyond the practical implementation of code, the book delves into the theoretical Constructs of CUDA C and the principles of massively parallelized systems design, appealing to a wide range of readers, including researchers and application developers. Overall, the book has been lauded as an essential guide for anyone aiming to enhance performance in GPU-centric applications or gain a deep understanding of GPU programming concepts. **
Avis et évaluations clients
1 évaluations des clients
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Avantages
- Comprehensive and clear explanations of GPU programming fundamentals.
- Practical hands-on coding examples using PyCUDA.
- Suitable for both beginners and experienced programmers.
- Excellent support and communication from the author.
- Ideal for maximizing performance in GPU applications.
Les inconvénients
- Primarily written in Python 2, which may require users to adapt code for Python 3.
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Informations importantes
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Caractéristiques et avantages
- Bachelor of Science in Electrical Engineering from the University of Washington
- Completed his PhD in Mathematics at the University of Missouri
- Has spoken at the US Army Research Lab about GPU programming
- Lead GPU integration and development at a Maryland based startup
- Currently lives and works in the Seattle area
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