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...

CUDA (Compute Unified Device Architecture) — это платформа параллельных вычислений и API, разработанные компанией NVIDIA. Они позволяют использовать графические процессоры (GPU) для выполнения задач общего назначения (GPGPU), которые обычно обрабатываются центральным процессором (CPU). Это позволяет значительно ускорить вычисления, особенно в приложениях, требующих интенсивных параллельных вычислений, таких как машинное обучение, обработка изображений и научные вычисления. CUDA в Python: Хотя CUDA — это технология NVIDIA, и её родным языком является C++, Python также можно использовать для разработки приложений, использующих GPU через CUDA...