توضیحات
Explore GPU-enabled programmable environment for machine learning, scientific applications, and gaming using PuCUDA, PyOpenGL, and Anaconda Accelerate Key Features Understand effective synchronization strategies for faster processing using GPUs Write parallel processing scripts with PyCuda and PyOpenCL Learn to use the CUDA libraries like CuDNN for deep learning on GPUs Book Description GPUs are proving to be excellent general purpose-parallel computing solutions for high performance tasks such as deep learning and scientific computing. This book will be your guide to getting started with GPU computing. It will start with introducing GPU computing and explain the architecture and programming models for GPUs. You will learn, by example, how to perform GPU programming with Python, and youll look at using integrations such as PyCUDA, PyOpenCL, CuPy and Numba with Anaconda for various tasks such as machine learning and data mining. Going further, you will get to grips with GPU work flows, management, and deployment using modern containerization solutions. Toward the end of the book, you will get familiar with the principles of distributed computing for training machine learning models and enhancing efficiency and performance. By the end of this book, you will be able to set up a GPU ecosystem for running complex applications and data models that demand great processing capabilities, and be able to efficiently manage memory to compute your application effectively and quickly. What you will learn Utilize Python libraries and frameworks for GPU acceleration Set up a GPU-enabled programmable machine learning environment on your system with Anaconda Deploy your machine learning system on cloud containers with illustrated examples Explore PyCUDA and PyOpenCL and compare them with platforms such as CUDA, OpenCL and ROCm. Perform data mining tasks with machine learning models on GPUs Extend your knowledge of GPU computing in scientific applications Who this book is for Data Scientist, Machine Learning enthusiasts and professionals who wants to get started with GPU computation and perform the complex tasks with low-latency. Intermediate knowledge of Python programming is assumed.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
کاوش محیط قابل برنامه ریزی با GPU برای یادگیری ماشین، برنامه های علمی و بازی با استفاده از PuCUDA، PyOpenGL، و Anaconda Accelerate ویژگی های کلیدی درک استراتژی های همگام سازی موثر برای پردازش سریعتر با استفاده از GPU نوشتن اسکریپت های پردازش موازی با PyCuda و PyOpenCL یاد بگیرید از کتابخانه های CuD CUDA استفاده کنید. برای یادگیری عمیق در پردازندههای گرافیکی شرح کتاب پردازندههای گرافیکی ثابت میکنند که راهحلهای محاسباتی موازی با هدف کلی برای کارهای با کارایی بالا مانند یادگیری عمیق و محاسبات علمی هستند. این کتاب راهنمای شما برای شروع کار با محاسبات GPU خواهد بود. با معرفی محاسبات GPU و توضیح مدلهای معماری و برنامهنویسی برای GPUها شروع میشود. به عنوان مثال، نحوه اجرای برنامه نویسی GPU با پایتون را یاد خواهید گرفت و به استفاده از ادغام هایی مانند PyCUDA، PyOpenCL، CuPy و Numba با Anaconda برای کارهای مختلف مانند یادگیری ماشین و داده کاوی نگاه خواهید کرد. در ادامه، با استفاده از راهحلهای مدرن کانتینریسازی، با جریانهای کاری، مدیریت و استقرار GPU آشنا خواهید شد. در پایان کتاب، با اصول محاسبات توزیع شده برای آموزش مدل های یادگیری ماشین و افزایش کارایی و عملکرد آشنا خواهید شد. در پایان این کتاب، شما قادر خواهید بود یک اکوسیستم GPU را برای اجرای برنامه های کاربردی پیچیده و مدل های داده ای که نیاز به قابلیت های پردازشی عالی دارند، راه اندازی کنید و بتوانید حافظه را به طور موثر مدیریت کنید تا برنامه خود را به طور موثر و سریع محاسبه کنید. آنچه یاد خواهید گرفت استفاده از کتابخانه ها و چارچوب های Python برای شتاب پردازنده گرافیکی با Anaconda یک محیط یادگیری ماشین قابل برنامه ریزی با قابلیت GPU در سیستم خود راه اندازی کنید سیستم یادگیری ماشین خود را روی ظروف ابری با مثال های مصور مستقر کنید PyCUDA و PyOpenCL را کاوش کنید و آنها را با پلتفرم هایی مانند CUDA مقایسه کنید. ، OpenCL و ROCm. انجام وظایف داده کاوی با مدل های یادگیری ماشین در GPU ها دانش خود را در مورد محاسبات GPU در برنامه های علمی گسترش دهید این کتاب برای دانشمند داده، علاقه مندان به یادگیری ماشین و متخصصانی است که می خواهند با محاسبات GPU شروع کنند و کارهای پیچیده را با تاخیر کم انجام دهند. دانش برنامه نویسی پایتون در حد متوسط فرض شده است.
tag : دانلود کتاب محاسبات GPU دستی با پایتون: بررسی قابلیتهای GPU برای حل مشکلات محاسباتی با کارایی بالا , Download محاسبات GPU دستی با پایتون: بررسی قابلیتهای GPU برای حل مشکلات محاسباتی با کارایی بالا , دانلود محاسبات GPU دستی با پایتون: بررسی قابلیتهای GPU برای حل مشکلات محاسباتی با کارایی بالا , Download Hands-On GPU Computing with Python: Explore the capabilities of GPUs for solving high performance computational problems Book , محاسبات GPU دستی با پایتون: بررسی قابلیتهای GPU برای حل مشکلات محاسباتی با کارایی بالا دانلود , buy محاسبات GPU دستی با پایتون: بررسی قابلیتهای GPU برای حل مشکلات محاسباتی با کارایی بالا , خرید کتاب محاسبات GPU دستی با پایتون: بررسی قابلیتهای GPU برای حل مشکلات محاسباتی با کارایی بالا , دانلود کتاب Hands-On GPU Computing with Python: Explore the capabilities of GPUs for solving high performance computational problems , کتاب Hands-On GPU Computing with Python: Explore the capabilities of GPUs for solving high performance computational problems , دانلود Hands-On GPU Computing with Python: Explore the capabilities of GPUs for solving high performance computational problems , خرید Hands-On GPU Computing with Python: Explore the capabilities of GPUs for solving high performance computational problems , خرید کتاب Hands-On GPU Computing with Python: Explore the capabilities of GPUs for solving high performance computational problems ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.