Mastering GPU Programming with Python and CUDA 13.3 : A Practical Guide to Parallel Computing, GPU Kernels, Memory Optimization, Performance Engineering, and Accelerated Applications

Sprache: Englisch

Verlag: Independently Published Sep 2026, 2026

9798175646819

Serie: Buch 3 von 7 - Indept learning series

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

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Neuware - What if your Python programs could handle demanding computational tasks more efficiently Mastering GPU Programming with Python and CUDA 13.3 offers a practical introduction to GPU-based computing and the techniques used to build and optimize accelerated applications. Instead of focusing only on theory, this guide helps you understand the principles behind parallel execution, GPU kernels, memory usage, and performance optimization. How do GPU programs work Which tasks benefit from parallel execution How can memory access affect performance And what techniques can help you identify and improve computational bottlenecks You'll explore these questions through practical discussions of parallel programming, kernel design, memory management, data movement, performance analysis, and application optimization. The book is designed to help readers develop a clearer understanding of how computational workloads can be structured for accelerated hardware. Whether you are building your programming foundation or expanding your knowledge of high-performance computing, this guide provides a structured path toward understanding GPU-based application development and performance engineering.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9798175646819

Titel
Mastering GPU Programming with Python and CUDA 13.3 : A Practical Guide to Parallel Computing, GPU Kernels, Memory Optimization, Performance Engineering, and Accelerated Applications
Autor
Randall S. McCarthy
Verlag
Independently Published Sep 2026
Erscheinungsjahr
2026
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-13
9798175646819
Artikelgewicht
1.345 Gramm
Abmessungen
279x216x30 mm
Serie
Buch 3 von 7: Indept learning series

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