GPU编程实战(基于Python和CUDA)
正版新书 新华官方库房直发 可开电子发票
￥ 56.74 7.1折 ￥ 79.9 全新
库存10件
作者(美)布莱恩·图奥迈宁
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115560919
出版时间2022-06
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数264页
字数303千字
定价79.9元
货号SC:9787115560919
上书时间2024-12-23
商品详情
- 品相描述：全新
- 全新正版 提供发票
- 商品描述
-
作者简介:
Brian Tuomanen 博士自2014年以来，一直从事CUDA 和GPU 编程方面的工作。他在美国西雅图华盛顿大学（University of Washington）获得了电气工程专业的学士学位，在攻读数学专业的硕士学位之前，从事过软件工程方面的工作。后来，他在哥伦比亚的密苏里大学攻读数学博士学位，在那里与 GPU 编程"邂逅"——GPU编程当时主要用于研究科学问题。Tuomanen 博十曾经在美国陆军研究实验室以GPU编程为题发表演讲，后来在美国马里兰州的一家初创公司负责GPU集成和开发方面的工作。目前，他在西雅图担任微软的机器学习专家（Azure CSI）。
主编推荐:
1.本书基于Python和CUDA介绍GPU编程
2.重点介绍如何通过GPU编程来实现高性能的并行计算
3.本书为读者供习题，并以“习题提示”的方式给出解题思路
4.异步社区为读者提供配套代码
内容简介:
本书旨在引导读者基于Python和CUDA的GPU编程开发高性能的应用程序，先后介绍了为什么要学习GPU编程、搭建GPU编程环境、PyCUDA入门等内容，以及CUDA代码的调试与性能分析、通过Scikit-CUDA模块使用CUDA库、实现深度神经网络、CUDA性能优化等内容。学完上述内容，读者应能从零开始构建基于GPU的深度神经网络，甚至能够解决与数据科学和GPU编程高性能计算相关的问题。
本书适合对GPU编程与CUDA编程感兴趣的读者阅读。读者应掌握必要的基本数学概念，且需要具备一定的Python编程经验。
目录:
第1章 为什么要学习GPU编程 1
1.1 技术要求 2
1.2 并行化与阿姆达尔定律 2
1.2.1 使用阿姆达尔定律 3
1.2.2 Mandelbrot集 5
1.3 对代码进行性能分析 7
1.4 小结 9
1.5 习题 10
第2章 搭建GPU编程环境 11
2.1 技术要求 12
2.2 确保拥有合适的硬件 12
2.2.1 检查硬件（Linux系统） 13
2.2.2 检查硬件（Windows系统） 14
2.3 安装GPU驱动程序 15
2.3.1 安装GPU驱动程序（Linux系统） 16
2.3.2 安装GPU驱动程序（Windows系统） 17
2.4 搭建C++编程环境 18
2.4.1 设置GCC、Eclipse IDE和图形处理库（Linux系统） 18
2.4.2 设置Visual Studio（Windows系统） 18
2.4.3 安装CUDA Toolkit 20
2.5 为GPU编程设置Python环境 21
2.5.1 安装PyCUDA（Linux系统） 22
2.5.2 创建环境启动脚本（Windows系统） 22
2.5.3 安装PyCUDA（Windows系统） 23
2.5.4 测试PyCUDA 23
2.6 小结 24
2.7 习题 25
第3章 PyCUDA入门 26
3.1 技术要求 26
3.2 查询GPU 27
3.3 使用PyCUDA的gpuarray类 31<
...
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价