GPU-Accelerated Computing with Python 3 and CUDA: From low-level kernels to real-world applications in scientific computing and machine learning
Articol nr.: 269737896

GPU-Accelerated Computing with Python 3 and CUDA: From low-level kernels to real-world applications in scientific computing and machine learning

Articol nr.: 269737896

MDL 979

Detalii preț

Excluzând taxele de transport și vamale ( Taxele de transport și vamale vor fi calculate la finalizarea comenzii )

*Toate articolele vor fi importate din SUA

În stoc
SUA Importat din USA

Cant.:

Comandați acum și primiți Sâmbătă, Octombrie 17
Partenerii noștri principali de logistică
  • fedex
  • dhl
Afișați mai multe
Garanție U-Care:
Niciunul
Selectați un plan
fast shipping

Fast
Shipping

free return

Retur
gratuit*

Ambalaj sigur

Ambalaj sigur

Produse originale 100%

Produse originale 100%

pci-dss

PCI DSS Compliance

iso certified

ISO 27001 Certified


paypal payment
visa payment
mastercard payment
qiwi wallet payment
Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of SUA store (110-120). Recommended power converters Cumpărați Acum.

Detalii produs

Shop GPU-Accelerated Computing with Python 3 and CUDA: From low-level kernels to real-world applications in scientific computing and machine learning online at a best price in Moldova. 1803245425
  • Accelerate your Python code on the GPU using CUDA, Numba, and modern libraries to solve real-world problems faster and more efficiently.Key FeaturesBuild a solid foundation in CUDA with Python, from kernel design to execution and debuggingOptimize GPU performance with efficient memory access, CUDA streams, and multi-GPU scalingUse JAX, CuPy, RAPIDS, and Numba to accelerate numerical computing and machine learningCreate practical GPU applications, from PDE solvers to image processing and transformersBook DescriptionWriting high-performance Python code doesn’t have to mean switching to C++. This book shows you how to accelerate Python applications using NVIDIA’s CUDA platform and a modern ecosystem of Python tools and libraries. Aimed at researchers, engineers, and data scientists, it offers a practical yet deep understanding of GPU programming and how to fully exploit modern GPU hardware.You’ll begin with the fundamentals of CUDA programming in Python using Numba-CUDA, learning how GPUs work and how to write, execute, and debug custom GPU kernels. Building on this foundation, the book explores memory access optimization, asynchronous execution with CUDA streams, and multi-GPU scaling using Dask-CUDA. Performance analysis and tuning are emphasized throughout, using NVIDIA Nsight profilers.You’ll also learn to use high-level GPU libraries such as JAX, CuPy, and RAPIDS to accelerate numerical Python workflows with minimal code changes. These techniques are applied to real-world examples, including PDE solvers, image processing, physical simulations, and transformer models.Written by experienced GPU practitioners, this hands-on guide emphasizes reproducible workflows using Python 3.10+, CUDA 12.3+, and tools like the Pixi package manager. By the end, you’ll have future-ready skills for building scalable GPU applications in Python.What you will learnUnderstand GPU execution, parallelism, and the CUDA programming modelWrite, launch, and debug custom CUDA kernels in Python with CUDAProfile GPU code with NVIDIA Nsight and optimize memory accessUse CUDA streams and async execution to overlap compute and transfersApply JAX, CuPy, and RAPIDS to numerical computing and machine learningScale GPU workloads across devices using Dask and multi-GPU strategiesAccelerate PDE solvers, simulations, and image processing on the GPUBuild, train, and run a transformer model from scratch on the GPUWho this book is forPython developers, (data) scientists, engineers, and researchers looking to accelerate numerical computations without switching to low-level languages. This book is ideal for those with experience in scientific Python (NumPy, Pandas, SciPy) and a basic understanding of computing fundamentals who want deeper control over performance in GPU environments.Table of ContentsWhy GPU Programming with CUDA in Python 3?Setting Up a GPU Programming Environment Locally and in the CloudWriting and Executing CUDA Kernels with Numba-CUDAProfiling and Debugging CUDA CodeOptimizing the Performance of CUDA CodeEnabling Concurrency Using CUDA StreamsScaling to Multiple GPUsBringing NumPy and SciPy to the GPU with CuPyBringing pandas and scikit-learn to the GPU with RapidsSolving Optimization Problems on the GPU with JAXSolving the Heat Equation on the GPUImage Processing and Computer Vision on the GPUSimulating Atomic Interactions on the GPUImplementing Your Own Transformer-Based Language ModelExpanding and Deepening Your GPU Programming Knowledge
Publisher Packt Publishing
Publication date March 31, 2026
Language English
Print length 534 pages
ISBN-10 1803245425
ISBN-13 978-1803245423
Item Weight 2 pounds (910 grams)
Dimensions 7.5 x 1.21 x 9.25 inches (19.1 x 3.1 x 23.5 cm)

DESCRIEREA PRODUSULUI

Aveți întrebări? Discutați cu noi

Întrebări și răspunsuri ale clienților

  • Întrebare: Cum să cumpărăm GPU-Accelerated Computing with Python 3 and CUDA: online de la Ubuy?

    Răspuns: Este ușor să cumpărați GPU-Accelerated Computing with Python 3 and CUDA: online de la Ubuy.. Trebuie doar să căutați produsul, să alegeți metoda de expediere în timp ce faceți check-out și să îl livrați la locația dvs.
  • Întrebare: Este GPU-Accelerated Computing with Python 3 and CUDA: disponibil pentru cumpărături online în Moldova?

    Răspuns: Da, la Ubuy Moldova, acest produs este disponibil pentru cumpărături la un preț rezonabil.. GPU-Accelerated Computing with Python 3 and CUDA: nu este disponibil local, dar ne puteți încrede în serviciile noastre de transport rapid.
  • Întrebare: Cât timp durează pentru a obține produsul după plasarea comenzii?

    Răspuns: Timpul de livrare al produsului comandat variază în funcție de ceea ce ați comandat și de metoda de livrare pe care ați ales-o.. Timpul de livrare estimat este menționat în timpul procesului de finalizare a comenzii, așa că fiți fără griji când faceți cumpărături.

Parallel Programming Editorial Review

  • ubuy Moldova
Nu s-au găsit recenzii editoriale

Recenziile și evaluările clienților

4.8
6 evaluări ale clienților
  • 5 stele
    79%
  • 4 stele
    21%
  • 3 stele
    0%
  • 2 stele
    0%
  • 1 stele
    0%

Faceți o recenzie pentru acest produs

Împărtășiți-vă părerea cu alți clienți

Istoricul prețului produsului

Important

  • Limitări: Pentru produsele expediate la nivel internațional, vă rugăm să rețineți că este posibil ca garanția producătorului să nu fie valabilă; este posibil ca opțiunile de service ale producătorului să nu fie disponibile; este posibil ca manualele, instrucțiunile și avertismentele de siguranță ale produsului să nu fie în limba țării de destinație; este posibil ca produsele (și materialele însoțitoare) să nu fie proiectate în conformitate cu standardele, specificațiile și cerințele privind etichetarea din țara de destinație; este posibil ca produsele să nu fie conforme cu voltajul și cu alte standarde electrice din țara de destinație (necesitând utilizarea unui adaptor sau convertor, dacă este cazul). Destinatarul este responsabil pentru asigurarea faptului că produsul poate fi importat legal în țara de destinație. Când comandați de pe Ubuy sau de la afiliații acestuia, destinatarul este importatorul înregistrat și trebuie să respecte toate legile și reglementările din țara de destinație
  • Nu toate produsele listate pe Ubuy sunt de vânzare, deoarece Ubuy este un motor de căutare global. Produsele sunt supuse reglementărilor privind exportul/comerțul.