Сегодня обнаружил, что появилась (наконец то!) сборка TORCH-CUDA для Python 3.13 Так долго ее ждали, что даже стали забывать про нее, а сегодня, пока "что-то тут у меня машина считает долго", решил через "UV" быстро "venv" натянуть и попробовать...

Развитие глубокого обучения и машинного обучения привело к тому, что многие инженеры и исследователи освоили работу на GPU (графических процессорах), не обязательно обладая экспертным знанием CUDA. Такие фреймворки, как PyTorch, TensorFlow или JAX, абстрагируют большинство сложных моментов: нам достаточно вызвать методы вроде tensor.cuda(), и под капотом запускаются оптимизированные CUDA-ядра. Но что, если нужно добиться ещё большей производительности и гибкости? Тогда понимание основ CUDA-программирования выходит на передний план...