Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение

📍 Введение в программирование на CUDA для Python-разработчиков

Современные GPU содержат тысячи ядер, способных обрабатывать огромные объемы данных параллельно. В отличие от CPU, выполняющего несколько сложных задач последовательно, GPU идеально подходят для задач, требующих массовых вычислений, таких как машинное обучение, обработка изображений и симуляции.

В этой статье вы узнаете:
✅ Как устроены GPU и чем они отличаются от CPU
✅ Что такое CUDA и как она позволяет программировать GPU
✅ Как PyTorch, TensorFlow и JAX скрывают сложность работы с CUDA
✅ Простой пример работы с CUDA в Python

🔗 Читать статью: https://clc.to/DWE_Ag

🔥2❤1👍1

www.tgoop.com/dsproglib/6171

2.5K viewsFeb 27 at 11:02

📍 Введение в программирование на CUDA для Python-разработчиков

Современные GPU содержат тысячи ядер, способных обрабатывать огромные объемы данных параллельно. В отличие от CPU, выполняющего несколько сложных задач последовательно, GPU идеально подходят для задач, требующих массовых вычислений, таких как машинное обучение, обработка изображений и симуляции.

В этой статье вы узнаете:
✅ Как устроены GPU и чем они отличаются от CPU
✅ Что такое CUDA и как она позволяет программировать GPU
✅ Как PyTorch, TensorFlow и JAX скрывают сложность работы с CUDA
✅ Простой пример работы с CUDA в Python

🔗 Читать статью: https://clc.to/DWE_Ag

BY Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение