GPU编程实战（基于Python和CUDA）

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。

这是一本深入探讨GPU编程的书籍，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。书中首先介绍了为什么要学习GPU编程，解释了GPU编程的基本概念、优势、局限性和应用，并通过阿姆达尔定律对程序进行性能分析。 书中详细讲解了如何搭建GPU编程环境，包括硬件要求、驱动程序安装、编程环境搭建以及CUDA工具包安装。此外，还介绍了如何使用PyCUDA查询GPU规格，以及如何使用cuRAND库和蒙特卡罗积分进行计算。 书中还深入探讨了内核函数与设备函数的区别，以及线程同步与线程通信方法。此外，还介绍了动态并行性、向量化数据类型与内存访问、CUDA性能优化等高级CUDA和GPGPU技术。 书中还详细介绍了深度神经网络的基本概念，包括人工神经元、深度神经网络的组合方式、深度神经网络的实现方式、深度神经网络的评估方法以及深度神经网络的训练方法。此外，还介绍了使用printf函数进行调试的方法。 书中还探讨了高级CUDA和GPGPU技术，包括CUDA编程框架和GPGPU编程。此外，还介绍了机器学习和计算机视觉，以及硬件要求与选择。