GPU-Accelerated Computing with Python 3 and CUDA (Paperback)
Sprache: Englisch
Verlag: Packt Publishing Limited, Birmingham, 2026
- Softcover
- Neu
Anbieter: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, USAGrand Eagle Retail
AbeBooks-Verkäufer/-in seit 12. Oktober 2005
Zustand: Neu
EUR 55,64
Anzahl: 1 verfügbar
In den WarenkorbArtikelbeschreibung vom Verkäufer
Paperback. 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 doesnt have to mean switching to C++. This book shows you how to accelerate Python applications using NVIDIAs 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.Youll 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.Youll 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, youll 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. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9781803245423
- Titel
- GPU-Accelerated Computing with Python 3 and CUDA (Paperback)
- Autor
- Niels Cautaerts
- Verlag
- Packt Publishing Limited, Birmingham
- Veröffentlichungsjahr
- 2026
- Zustand
- new
- Einband
- Paperback
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1803245425
- ISBN-13
- 9781803245423
Accelerate your Python code on the GPU using CUDA, Numba, and modern libraries to solve real-world problems faster and more efficiently.
Key Features
- Build a solid foundation in CUDA with Python, from kernel design to execution and debugging
- Optimize GPU performance with efficient memory access, CUDA streams, and multi-GPU scaling
- Use JAX, CuPy, RAPIDS, and Numba to accelerate numerical computing and machine learning
- Create practical GPU applications, from PDE solvers to image processing and transformers
Book Description
Writing 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 learn
- Understand GPU execution, parallelism, and the CUDA programming model
- Write, launch, and debug custom CUDA kernels in Python with CUDA
- Profile GPU code with NVIDIA Nsight and optimize memory access
- Use CUDA streams and async execution to overlap compute and transfers
- Apply JAX, CuPy, and RAPIDS to numerical computing and machine learning
- Scale GPU workloads across devices using Dask and multi-GPU strategies
- Accelerate PDE solvers, simulations, and image processing on the GPU
- Build, train, and run a transformer model from scratch on the GPU
Who this book is for
Python 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 Contents
- Why GPU Programming with CUDA in Python 3?
- Setting Up a GPU Programming Environment Locally and in the Cloud
- Writing and Executing CUDA Kernels with Numba-CUDA
- Profiling and Debugging CUDA Code
- Optimizing the Performance of CUDA Code
- Enabling Concurrency Using CUDA Streams
- Scaling to Multiple GPUs
- Bringing NumPy and SciPy to the GPU with CuPy
- Bringing pandas and scikit-learn to the GPU with Rapids
- Solving Optimization Problems on the GPU with JAX
- Solving the Heat Equation on the GPU
- Image Processing and Computer Vision on the GPU
- Simulating Atomic Interactions on the GPU
- Implementing Your Own Transformer-Based Language Model
- Expanding and Deepening Your GPU Programming Knowledge
„Inhaltsangabe“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
Über die Autorin bzw. den Autor
„Über diesen Titel“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
Grand Eagle Retail
Bensenville, IL, USA
AbeBooks-Verkäufer/-in seit 12. Oktober 2005
Versandkosten innerhalb von USA
| Artikel | 6 bis 14 Werktage | 6 bis 16 Werktage |
|---|---|---|
| Erster Artikel | EUR 0,00 | EUR 0,00 |
Zahlungsarten
Unternehmensdaten der Verkäuferin bzw. des Verkäufers
APOLLO ONLINE CORP.
605 Geddes Street
Wilmington, DE USA 19805
Verkaufsbedingungen
We guarantee the condition of every book as it¿s described on the Abebooks web sites. If you¿ve changed
your mind about a book that you¿ve ordered, please use the Ask bookseller a question link to contact us
and we¿ll respond within 2 business days.
Books ship from California and Michigan.
Widerrufsrecht
Wenn Sie Verbraucher sind, können Sie gemäß den folgenden Bestimmungen vom Vertrag zurücktreten. Verbraucher ist jede natürliche Person, die zu Zwecken handelt, die nicht ihrer kaufmännischen, gewerblichen, künstlerischen oder beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können.
Informationen zum Widerrufsrecht
Gesetzliches Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, den Vertrag innerhalb von 14 Tagen ohne Angabe von Gründen zu widerrufen.
Die Widerrufsfrist beträgt 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Transporteur ist, die letzte Ware oder den letzten Posten oder das letzte Exemplar in Besitz genommen hat.
Um das Widerrufsrecht auszuüben, füllen Sie auf unserer Website unter „Meine Einkäufe" in „Mein Nutzerkonto" eine eindeutige Erklärung elektronisch aus und senden Sie sie ab. Wir werden Ihnen unverzüglich eine Bestätigung über den Eingang eines solchen Widerrufs auf einem dauerhaften Datenträger (z. B. per E-Mail) übermitteln.
Um die Widerrufsfrist einzuhalten, reicht es aus, dass Sie Ihre Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
Auswirkungen des Widerrufs
Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, erstatten wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die entstehen, wenn Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene günstigste Standardlieferung gewählt haben).
Wir können einen Abzug von der Rückerstattung für den Wertverlust der gelieferten Waren vornehmen, wenn der Verlust auf eine unnötige Behandlung durch Sie zurückzuführen ist.
Wir werden die Rückerstattung unverzüglich und nicht später als 14 Tage nach dem Tag vornehmen, an dem wir über Ihre Entscheidung, diesen Vertrag zu widerrufen, informiert wurden.
Für die Rückerstattung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie für die ursprüngliche Transaktion verwendet haben, es sei denn, Sie haben ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen aufgrund einer solchen Rückerstattung Gebühren berechnet.
Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, was eher eintritt.
Sie müssen die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens 14 Tage ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an Grand Eagle Retail, Bensenville, Illinois, U.S.A., zurücksenden oder übergeben. Die Frist ist eingehalten, wenn Sie die Ware vor Ablauf der Frist von 14 Tagen zurücksenden. Sie müssen die direkten Kosten der Rücksendung der Waren tragen. Sie haften nur für einen etwaigen Wertverlust der Waren, der auf eine Behandlung zurückzuführen ist, die nicht zur Prüfung der Art, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren erforderlich ist.
Ausnahmen vom Widerrufsrecht
Das Widerrufsrecht gilt nicht für:
- Die Lieferung von Zeitungen, Zeitschriften oder Magazinen mit Ausnahme von Abonnementverträgen; und
- Die Lieferung digitaler Inhalte, die nicht auf einem physischen Medium (z. B. auf einer CD oder DVD) geliefert werden, wenn Sie bei Ihrer Bestellung akzeptiert haben, dass wir mit der Lieferung beginnen können und dass Sie nach Beginn der Lieferung den Vertrag nicht mehr widerrufen können.
Versandbedingungen
Orders usually ship within 2 business days. All books within the US ship free of charge. Delivery is 4-14 business days anywhere in the United States.
Books ship from California and Michigan.
If your book order is heavy or oversized, we may contact you to let you know extra shipping is required.