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课程大纲
介绍
CUDA 功能和架构概述
设置开发环境
并行 Programming 基础知识
使用 Numba 编译器
构建自定义 CUDA 内核
故障 排除
总结和结论
要求
- Python 编程经验
- 具有 NumPy(ndarrays、ufuncs 等)的经验
观众
- 开发 人员
14 小时
客户评论 (1)
与各种示例非常互动,在培训开始和结束之间的复杂性进展良好。
Jenny - Andheo
课程 - GPU Programming with CUDA and Python
机器翻译