Изучите использование графического процессора CUDA для значительного ускорения кода на Python

Я объясняю окончание экспоненциального роста вычислительной мощности и появление специализированного оборудования, такого как графические процессоры и тензорные процессоры (TPU). Включает демонстрацию использования библиотеки Numba для выполнения кода на графических процессорах Nvidia на порядок быстрее благодаря JIT-компиляции и CUDA.

00:00 Начало видео
00:16 Конец закона Мура
01:15 Что такое TPU и ASIC
02:25 Как работает графический процессор
03:05 Включение графического процессора в Colab Notebook
04:16 Использование Python Numba
05:40 Создание матриц Мандельброта с использованием графического процессора и Numba и без них
07:49 Векторизация функций CUDA
08:27 Копирование данных в память графического процессора

✨Я создаю курсы: https://insight.paiml.com/bzf

📚Специализация LLMOps: https://insight.paiml.com/a8e
📚Введение в генеративный ИИ: https://insight.paiml.com/ee2
📚Внедрение LLM в Azure: https://insight.paiml.com/e2u
📚Databricks для локальных LLM: https://insight.paiml.com/i6k
📚Продвинутая инженерия данных: https://insight.paiml.com/uvi

📚Специализация по программированию на Rust: https://insight.paiml.com/qwh
📚Rust для DevOps: https://insight.paiml.com/x14
📚Rust LLMOps: https://insight.paiml.com/g3b
📚Основы Rust: https://insight.paiml.com/qyt
📚Инженерия данных с Rust: https://insight.paiml.com/zm1
📚Python и Rust с инструментами командной строки Linux: https://insight.paiml.com/jot

📚Специализация по прикладной инженерии данных на Python: https://insight.paiml.com/5r9
📚Визуализация данных с Python: https://insight.paiml.com/y9p
📚Виртуализация, Docker и Kubernetes для проектирования данных: https://insight.paiml.com/xtp
📚Spark, Hadoop и Snowflake для проектирования данных: https://insight.paiml.com/f6j

📚MLOps | Специализация «Операции машинного обучения»: https://insight.paiml.com/l5u
📚Основы Python для MLOps: https://insight.paiml.com/uvm
📚DevOps, DataOps, MLOps: https://insight.paiml.com/ggi
📚Инструменты MLOps: MLflow и Hugging Face: https://insight.paiml.com/y2v
📚Платформы MLOps: Amazon SageMaker и Azure ML: https://insight.paiml.com/ymb

📚Основы Python, Bash и SQL для специализации «Инженерия данных»: https://insight.paiml.com/2or
📚Linux и Bash для инженерии данных: https://insight.paiml.com/d31
📚Скрипты на Python и SQL для инженерии данных: https://insight.paiml.com/n3b
📚Python и Pandas для проектирования данных: https://insight.paiml.com/nz7
📚Веб-приложения и инструменты командной строки для проектирования данных: https://insight.paiml.com/o86

📚Специализация «Создание масштабных решений для облачных вычислений»: https://insight.paiml.com/hrt
📚Основы облачных вычислений: https://insight.paiml.com/zrb
📚Облачное проектирование данных: https://insight.paiml.com/75t
📚Инженерия облачного машинного обучения и многозадачность (MLOps): https://insight.paiml.com/jjh
📚Виртуализация в облаке, контейнеры и API: https://insight.paiml.com/ce5

📝 Проекты с гидом:
📝Объектно-ориентированное программирование в Python: https://insight.paiml.com/n4h
📝MySQL для инженерии данных: https://insight.paiml.com/e1k
📝Генератор Python: https://insight.paiml.com/i9l
📝Создание статического веб-сайта с помощью Rust и Zola: https://insight.paiml.com/a2h
📝Создание микросервисов Rust AWS Lambda с помощью Cargo Lambda: https://insight.paiml.com/8ed
📝Командная строка Rust Secret Cipher: https://insight.paiml.com/zzr