GPU-Accelerated Computing with Python 3 and CUDA: elérhető online vásárlásra itt: Hungary?

Igen, az Ubuy Hungary-nál ez a termék elfogadható áron megvásárolható.. A GPU-Accelerated Computing with Python 3 and CUDA: nem érhető el helyben, de megbízhat ránk expressz szállítási szolgáltatásainkat.

Mennyi időbe telik a termék kézhezvétele a rendelés leadása után?

A megrendelt termék szállítási ideje a megrendelt terméktől és a választott szállítási módtól függően változik.. A becsült szállítási idő a fizetési folyamat során kerül feltüntetésre, ezért legyen óvatos a vásárlás során.

Eredeti megtekintése

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

Tétel #: 269737896

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

Tétel #: 269737896

HUF 19076

Price Details

Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )

^{*All items will import from Egyesült Államok}

Elérhetőség : Raktáron

Importált a(z) USA üzletből

QTY:

Rendeld meg most, és a várható kézbesítés ideje: Szombat, Október 17

Secured transaction

Our Top Logistics Partners

Paperback

U-Care Garancia:

Egyik sem

Válasszon egy tervet

Fast
Shipping

Free
Return^*

Secure Packaging

100% Original Products

PCI DSS Compliance

ISO 27001 Certified

Note: Step Down Voltage Transformer required for using electronics products of Egyesült Államok store (110-120). Recommended power converters Vásárolj most.

Termék leírás

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)

TERMÉKLEÍRÁS

Kérdése van? Chateljen velünk

Ügyfélkérdések és válaszok

kérdés: Hogyan vásárolhat GPU-Accelerated Computing with Python 3 and CUDA: online az Ubuy-ból?

válasz: Könnyen vásárolhat GPU-Accelerated Computing with Python 3 and CUDA: online az Ubuy-ból.. Csak meg kell keresnie a terméket, kijelentkezéskor válassza ki a szállítási módot, és kézbesítse a kívánt helyre.
kérdés: GPU-Accelerated Computing with Python 3 and CUDA: elérhető online vásárlásra itt: Hungary?

válasz: Igen, az Ubuy Hungary-nál ez a termék elfogadható áron megvásárolható.. A GPU-Accelerated Computing with Python 3 and CUDA: nem érhető el helyben, de megbízhat ránk expressz szállítási szolgáltatásainkat.
kérdés: Mennyi időbe telik a termék kézhezvétele a rendelés leadása után?

válasz: A megrendelt termék szállítási ideje a megrendelt terméktől és a választott szállítási módtól függően változik.. A becsült szállítási idő a fizetési folyamat során kerül feltüntetésre, ezért legyen óvatos a vásárlás során.

Parallel Programming Editorial Review

Nem található szerkesztői vélemény

Customer Reviews & Ratings

4.8

6 vásárlói értékelések

5 csillag

79%
4 csillag

21%
3 csillag

0%
2 csillag

0%
1 csillag

0%

Termék véleményezése

Oszd meg a véleményedet más ügyfelekkel

Product Price History

Fontos információ

Korlátozások: Nemzetközileg szállított termékek esetén kérünk, vedd figyelembe, hogy a gyártói garancia lehet, hogy nem érvényes; előfordulhat, hogy a gyártó szerviz lehetőségei nem elérhetők; előfordulhat, hogy a termék kézikönyvei, utasításai és biztonsági figyelmeztetései nem a célország nyelvén vannak; a termékeket (és a kísérő anyagokat) nem a célország szabványainak, előírásainak és címkézési követelményeinek megfelelően tervezték; és előfordulhat, hogy a termékek nem felelnek meg a célországban elérhető feszültségének és más elektromos szabványoknak (szükség esetén adapter vagy átalakító használata szükséges). A címzett felelős annak biztosításáért, hogy a termék jogszerűen importálható a célországba. Amikor az Ubuytól vagy leányvállalataitól rendelsz, a címzett a nyilvántartás importőre, és be kell tartania a célország minden törvényét és előírását.
Nem minden termék eladó, ami a Ubuy-on van, mivel az Ubuy egy globális keresőmotor. A termékekre vonatkoznak az export/kereskedelmi szabályok.

HUF 19076

Rendeld meg most, és a várható kézbesítés ideje: Szombat, Október 17

QTY:

Secured transaction

PCI DSS compliant and ISO 27001:2022 certified, with encrypted payments and full buyer protection on every order.

Our Top Logistics Partners

Fastest cross-border delivery

Ubuy Assurance

Experience worry-free shopping with 100% original products, PCI DSS-compliant payment security, ISO 27001-certified data protection, the fastest cross-border delivery, free returns ^*, and secure packaging on every order.

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