Book ReviewGPU-Accelerated Computing with Python 3 and CUDA Я получил очередную книжку от Packt на прочтение и ревью. Книга учит писать код под GPU на Python: сначала CUDA-ядра на Numba-CUDA, потом высокоуровневые библиотеки (CuPy вместо NumPy/SciPy, RAPIDS cuDF/cuML вместо pandas/scikit-learn, JAX), и в конце четыре мини-проекта. Книга мне понравилась (но код запускать я не пробовал). Авторы замеряют все оптимизации и демонстрируют случаи, когда ускорение не получилось. Из интересного: на примере computer-vision демонстрировали три способа классификации зашумлённых объектов: 7 Hu moments дают 66.7% за миллисекунды, template matching — 80%, но больше минуты на прогон, а CNN выдаёт 88% на чистом Fashion-MNIST и проседает до 60% на зашумлённых объектах. Из минусов — финальная глава строит LLM на IMDb (странный выбор датасета для генерации, и вывод модели не особо внятный). Хорошая книга для тех, кто пишет на Python и хочет понимать работу с GPU на более низком уровне, чем PyTorch/Jax. Amazon Packt Code Мои обзоры: Personal blog Medium Linkedin #books