{"id":8233,"date":"2026-01-08T17:46:11","date_gmt":"2026-01-08T14:46:11","guid":{"rendered":"https:\/\/1.cbm.ua\/?p=8233"},"modified":"2026-01-09T03:09:33","modified_gmt":"2026-01-09T00:09:33","slug":"python-cuda-%d1%83%d1%81%d0%ba%d0%be%d1%80%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d0%b2%d1%8b%d1%87%d0%b8%d1%81%d0%bb%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b9-%d0%bd%d0%b0-gpu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/1.cbm.ua\/?p=8233","title":{"rendered":"\ud83c\udff7\ufe0fPython CUDA: \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 GPU"},"content":{"rendered":"\n

https:\/\/gemini.google.com\/app\/ee67e3fada9f2daf<\/a><\/p>\n\n\n\n

Python CUDA<\/mark>: \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 GPU<\/h1>\n\n\n\n

\u0411\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0440\u0430\u0441\u0442\u0443\u0449\u0430\u044f \u0418\u0418-\u043e\u0437\u0432\u0443\u0447\u043a\u0430 \u0438\u0437 \u0415\u0432\u0440\u043e\u043f\u044b<\/p>\n\n\n\n

HTML-\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432 \u0441 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u043e\u0439<\/p>\n\n\n\n

_HTML-\u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044b \u0434\u043b\u044f \u0448\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0438: \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b<\/p>\n\n\n\n

\u041a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 HTML \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0432 \u0431\u0443\u0444\u0435\u0440<\/p>\n\n\n\n

\u041a\u0430\u043a \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043c\u043e\u043d\u043e\u043b\u0438\u0442\u043d\u0430\u044f?<\/p>\n\n\n\n

\u041c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c: \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b<\/p>\n\n\n\n

\u041c\u0438\u043a\u0440\u043e\u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u044b \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432 \u043c\u043e\u043d\u043e\u043b\u0438\u0442\u043e\u0432: \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n\n\n\n

\u0414\u043b\u044f full-stack \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430. \u041e\u0431\u0441\u044f\u0433\u0438 \u043c\u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u043d\u0438\u0436\u0447\u0435. \u0424\u0440\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0434-\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0438 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u044b \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438: React, \u0445\u0443\u043a\u0438, \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0441\u0442\u0440\u0430\u0442\u0435\u0433\u0438\u0438 \u0433\u0438\u0434\u0440\u0430\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0412\u0435\u0431-\u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b \u0438 \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u0444\u0440\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0434\u044b: \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u0438\u0435 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0444\u0435\u0434\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c\u044b\u0445 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u0430. \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0431\u044d\u043a\u044d\u043d\u0434\u0430 \u0438 API: Node.js \u0438\u043b\u0438 Go, \u0430\u0441\u0438\u043d\u0445\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0432\u043e\u0434-\u0432\u044b\u0432\u043e\u0434, \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u044b \u0441 \u043d\u0438\u0437\u043a\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u043e\u0439, \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438. \u0410\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0431\u044b\u0442\u0438\u044f\u0445 \u0438 \u0431\u0435\u0441\u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445: AWS Lambda; SNS, EventBridge, Kafka. API-\u0448\u043b\u044e\u0437, \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432: \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441\u044b \u0434\u043b\u044f \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430 \u043a \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u0430\u043c. \u041e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438, \u0438\u043d\u0444\u0440\u0430\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0438 DevOps: \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u0439\u043d\u0435\u0440\u044b \u0438 \u043e\u0440\u043a\u0435\u0441\u0442\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u2014 Docker, Kubernetes (EKS\/GKE\/AKS), Helm-\u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b, \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u044b. \u041a\u043e\u043d\u0432\u0435\u0439\u0435\u0440\u044b CI\/CD: GitHub Actions, \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u0441\u043a\u0430\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0435\u0437\u043e\u043f\u0430\u0441\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043a\u0430\u043d\u0430\u0440\u0435\u0435\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0432\u0435\u0440\u0442\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u043c \u043f\u043b\u044e\u0441\u043e\u043c \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 React Native, \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435 FHIR, \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u043e\u043c, \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0438 UX.<\/p>\n\n\n\n

~___ Express.js + Vitest, \u0411\u044d\u043a\u0435\u043d\u0434 \u043d\u0430 JavaScript<\/p>\n\n\n\n

Docker \u0434\u043b\u044f Express.js: \u0420\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e<\/p>\n\n\n\n

Express.js \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043d\u0430 Windows 11<\/p>\n\n\n\n

Kamatera: \u041e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0438 VPS<\/p>\n\n\n\n

\u0425\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u043d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 VMware: \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440<\/p>\n\n\n\n

Polling vs. WebSockets: \u0420\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0430 \u0438 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440<\/a><\/a><\/p>\n\n\n\n

\u0427\u0430\u0442 \u0441 Gemini<\/h1>\n\n\n\n

\u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 «python cuda»<\/p>\n\n\n\n

\u041f\u043e\u0434 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u043e\u043c \u00abPython CUDA\u00bb<\/strong> \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u043e\u0432 (GPU) \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 NVIDIA \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0430\u0445 \u043d\u0430 \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435 Python.<\/p>\n\n\n\n

\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 Python \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0435 (CPU) \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0442\u043e CUDA \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u044c \u0442\u044f\u0436\u0435\u043b\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438 \u043d\u0430 GPU, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0442\u044c \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447\u0438 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e (\u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e).<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

\u041a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442?<\/h3>\n\n\n\n

CUDA (Compute Unified Device Architecture) \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e-\u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043e\u0442 NVIDIA. Python \u0441\u0430\u043c \u043f\u043e \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043d\u0435 \u0443\u043c\u0435\u0435\u0442 \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u043e\u0431\u0449\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u043e\u0439, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438-\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u043a\u0438.<\/p>\n\n\n\n

\u041e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 CUDA \u0432 Python<\/h3>\n\n\n\n
    \n
  1. PyTorch \u0438 TensorFlow<\/strong> \u0421\u0430\u043c\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041e\u043d\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 CUDA \u00ab\u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u00bb. \u0412\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u043d\u0430 C++, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 .cuda()<\/code> \u0438\u043b\u0438 .to('cuda')<\/code>, \u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430\u0447\u043d\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u043a\u0438 \u0440\u0430\u0437 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435.<\/li>\n\n\n\n
  2. CuPy<\/strong> \u042d\u0442\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433 \u0437\u043d\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 NumPy<\/strong>, \u043d\u043e \u0434\u043b\u044f GPU. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u043a\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430\u043c\u0438 \u0432 NumPy, \u0442\u043e CuPy \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u0432\u0430\u043c \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e \u0436\u0435 \u0441\u0430\u043c\u043e\u0435, \u043d\u043e \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u044b.<\/li>\n\n\n\n
  3. Numba<\/strong> \u041f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u044b\u0439 Python-\u043a\u043e\u0434 \u0438 \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u0432 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f GPU \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0432\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f (JIT-\u043a\u043e\u043c\u043f\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f). \u042d\u0442\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c, \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043d\u0435\u0442 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438.<\/li>\n\n\n\n
  4. RAPIDS (cuDF, cuML)<\/strong> \u041d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u043e\u0442 NVIDIA \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, cuDF<\/strong> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433 Pandas<\/strong>. \u041e\u043d \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0433\u0440\u043e\u043c\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b (DataFrames) \u043d\u0430 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0435.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
    \n\n\n\n

    \u0417\u0430\u0447\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e?<\/h3>\n\n\n\n
      \n
    • \u0421\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c:<\/strong> \u0417\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043d\u0430 CPU \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u0447\u0430\u0441\u044b (\u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433, \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0438\u0437\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438), \u043d\u0430 GPU \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0437\u0430 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b.<\/li>\n\n\n\n
    • \u041f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u0438\u0437\u043c:<\/strong> GPU \u0438\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0433\u0434\u0435 \u043e\u0434\u043d\u0443 \u0438 \u0442\u0443 \u0436\u0435 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043a \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u0430\u043c \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      \u0427\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c?<\/h3>\n\n\n\n
        \n
      1. \u0412\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 NVIDIA:<\/strong> CUDA \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u00ab\u0437\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b\u0445\u00bb \u043a\u0430\u0440\u0442\u0430\u0445 (GeForce, Quadro, Tesla).<\/li>\n\n\n\n
      2. CUDA Toolkit:<\/strong> \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0440\u0430\u0439\u0432\u0435\u0440\u044b \u0438 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043e\u0442 NVIDIA.<\/li>\n\n\n\n
      3. \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430:<\/strong> \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 pip<\/code> \u0438\u043b\u0438 conda<\/code> \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, torch<\/code> \u0438\u043b\u0438 cupy<\/code>).<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
        \n\n\n\n

        \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043a\u043e\u0434\u0430 (\u043d\u0430 CuPy)<\/h3>\n\n\n\n

        Python<\/p>\n\n\n\n

        import cupy as cp\n\n# \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0435\u043c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u044b\nx_gpu = cp.array([1, 2, 3])\ny_gpu = cp.array([4, 5, 6])\n\n# \u0421\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0430 GPU\nresult_gpu = x_gpu + y_gpu\n\nprint(result_gpu)\n<\/pre>\n\n\n\n
        \u0425\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435, \u044f \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443 \u0432\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c, \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u0432\u0430\u0448 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440 CUDA, \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0441\u043a\u0430\u0436\u0443, \u043a\u0430\u043a\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438?<\/strong><\/p>\n\n\n\n
        <\/p>\n\n\n\n
        <\/p>\n\n\n\n
        \u0412\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441:<\/h2>\n\n\n\n
        \u043a\u0430\u043a \u043c\u043d\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e python \u0443 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435 ?<\/p>\n\n\n\n
        \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 CUDA \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043a\u0430\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u0432\u0430\u0448\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043f\u0440\u0435\u0432\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432 \u0435\u0433\u043e \u0438\u0437 «\u043f\u0435\u0447\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043a\u0438» \u0432 \u043c\u043e\u0449\u043d\u0443\u044e \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0446\u0438\u044e. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0430 \u043d\u0430\u043f\u0440\u044f\u043c\u0443\u044e \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u0442 \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f \u0432 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 \u0438 \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c\u0438 \u0432\u044b \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0435\u0441\u044c.<\/p>\n\n\n\n
        \n\n\n\n
        1. \u0412 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u0445 \u0432\u044b \u0437\u0430\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443?<\/h3>\n\n\n\n
        \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0438\u0448\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0430\u0439\u0442\u044b \u043d\u0430 Django\/Flask, CUDA \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442. \u041d\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u0438\u043c\u043e\u0439 \u0432 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044f\u0445:<\/p>\n\n\n\n
          \n
        • \u041c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0418\u0418:<\/strong> \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u043d\u0430 GPU \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 10\u201350 \u0440\u0430\u0437 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435<\/strong>, \u0447\u0435\u043c \u043d\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0435. \u0414\u0430\u0436\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u0430 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e LLM \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043e\u043a \u0432 Stable Diffusion) \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442 CUDA.<\/li>\n\n\n\n
        • \u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445:<\/strong> \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u0448\u0438 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0432 Pandas «\u0432\u0435\u0448\u0430\u044e\u0442» \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434 \u043d\u0430 cuDF (RAPIDS)<\/strong> \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u044b \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u043c\u0433\u043d\u043e\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e.<\/li>\n\n\n\n
        • \u041d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f:<\/strong> \u0421\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u044b, \u0441\u0438\u043c\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0438 \u0444\u0438\u0437\u0438\u043a\u0438 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0441\u0438\u0433\u043d\u0430\u043b\u043e\u0432 \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e.<\/li>\n\n\n\n
        • \u041c\u043e\u043d\u0442\u0430\u0436 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e \u0438 3D:<\/strong> \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0435 Python \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e (\u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 MoviePy), CUDA \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0438\u0442 \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
          \n\n\n\n
          2. \u0413\u043b\u0430\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0443\u0441\u043b\u043e\u0432\u0438\u0435: \u041a\u0430\u043a\u0430\u044f \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0430?<\/h3>\n\n\n\n
          \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c CUDA, \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0435\u043c \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e<\/strong> \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u0442\u044c \u0434\u0438\u0441\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0447\u0438\u043f \u043e\u0442 NVIDIA<\/strong> (\u0441\u0435\u0440\u0438\u0438 GeForce GTX, RTX, Quadro \u0438\u043b\u0438 T-series).<\/p>\n\n\n\n
            \n
          • \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 NVIDIA:<\/strong> \u0412\u044b \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 CUDA.<\/li>\n\n\n\n
          • \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 AMD \u0438\u043b\u0438 Intel:<\/strong> CUDA \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 (\u044d\u0442\u043e \u0437\u0430\u043a\u0440\u044b\u0442\u0430\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f NVIDIA). \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a OpenCL<\/em> \u0438\u043b\u0438 oneAPI<\/em>, \u043d\u043e \u043e\u043d\u0438 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u044b \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 Python.<\/li>\n\n\n\n
          • \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 MacBook (\u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u044b M1\/M2\/M3):<\/strong> \u0423 Apple \u0441\u0432\u043e\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u044f \u2014 Metal<\/strong>. \u0412 PyTorch \u0438\u043b\u0438 TensorFlow \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e cuda<\/code> \u0432\u044b \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c mps<\/code> (Metal Performance Shaders). \u042d\u0442\u043e \u0442\u043e\u0436\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e, \u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u0430\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
            \n\n\n\n
            3. \u041f\u043b\u044e\u0441\u044b \u0438 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0441\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0435<\/h3>\n\n\n\n
            \u041f\u043b\u044e\u0441\u044b<\/td>\u041c\u0438\u043d\u0443\u0441\u044b<\/td><\/tr><\/thead>
            \u042d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u044f \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438:<\/strong> \u0422\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b \u0447\u0430\u0441, \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430 2 \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442\u044b.<\/td>\u041d\u0430\u0433\u0440\u0435\u0432:<\/strong> \u0412\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0430 \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0442\u0435\u043f\u043b\u0430, \u0432\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f\u0442\u043e\u0440\u044b \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0448\u0443\u043c\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c.<\/td><\/tr>
            \u0410\u0432\u0442\u043e\u043d\u043e\u043c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c:<\/strong> \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u0441\u0442\u044b \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e, \u043d\u0435 \u043f\u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u044f \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0435\u0441\u0443\u0440\u0441\u044b (Google Colab, AWS).<\/td>\u0420\u0430\u0441\u0445\u043e\u0434 \u0431\u0430\u0442\u0430\u0440\u0435\u0438:<\/strong> \u041f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 CUDA \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a «\u0441\u044f\u0434\u0435\u0442» \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e, \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442 \u0440\u043e\u0437\u0435\u0442\u043a\u0438.<\/td><\/tr>
            \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c:<\/strong> \u0411\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0439 \u043e\u0442\u043a\u043b\u0438\u043a \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043e\u0448\u0438\u0431\u043a\u0438 \u0432 \u043a\u043e\u0434\u0435.<\/td>\u041f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c (VRAM):<\/strong> \u0412\u0438\u0434\u0435\u043e\u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c \u0432 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a\u0430\u0445 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0435\u043d\u0430 (\u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e 4-8 \u0413\u0411), \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
            \n\n\n\n
            \u041a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c, \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432 \u043b\u0438 \u0432\u0430\u0448 \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441?<\/h3>\n\n\n\n
            \u041e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0439\u0442\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443 (cmd) \u0438\u043b\u0438 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u043b \u0438 \u0432\u0432\u0435\u0434\u0438\u0442\u0435: nvidia-smi<\/code><\/p>\n\n\n\n
            \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0441\u043e \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u043e\u043c \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0438 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0435\u0439 \u0434\u0440\u0430\u0439\u0432\u0435\u0440\u0430, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442\u043d\u0430\u044f \u0431\u0430\u0437\u0430 \u0434\u043b\u044f CUDA \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c.<\/p>\n\n\n\n
            \u0425\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435, \u044f \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c, «\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442» \u043b\u0438 \u0432\u0430\u0448 Python \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u043a\u0430\u0440\u0442\u0443 \u0438 \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430?<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
            https:\/\/gemini.google.com\/app\/ee67e3fada9f2daf Python CUDA: \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 GPU \u0411\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u0440\u0430\u0441\u0442\u0443\u0449\u0430\u044f \u0418\u0418-\u043e\u0437\u0432\u0443\u0447\u043a\u0430 \u0438\u0437 \u0415\u0432\u0440\u043e\u043f\u044b HTML-\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432 \u0441 \u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u043e\u0439 _HTML-\u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u044b \u0434\u043b\u044f \u0448\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0438: \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u044b \u041a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 HTML \u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0432 \u0431\u0443\u0444\u0435\u0440 \u041a\u0430\u043a \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u043c\u043e\u043d\u043e\u043b\u0438\u0442\u043d\u0430\u044f? \u041c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c: \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434\u044b \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u041c\u0438\u043a\u0440\u043e\u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441\u044b \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432 \u043c\u043e\u043d\u043e\u043b\u0438\u0442\u043e\u0432: \u0441\u0442\u043e\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c. \u0414\u043b\u044f full-stack \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430. \u041e\u0431\u0441\u044f\u0433\u0438 \u043c\u043d\u0435 \u043f\u0440\u043e \u0432\u0441\u0435 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u043d\u0438\u0436\u0447\u0435. \u0424\u0440\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0434-\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0438 \u0448\u0430\u0431\u043b\u043e\u043d\u044b \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438: React, \u0445\u0443\u043a\u0438,… \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 »\ud83c\udff7\ufe0fPython CUDA: \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 GPU<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"neve_meta_sidebar":"","neve_meta_container":"","neve_meta_enable_content_width":"","neve_meta_content_width":0,"neve_meta_title_alignment":"","neve_meta_author_avatar":"","neve_post_elements_order":"","neve_meta_disable_header":"","neve_meta_disable_footer":"","neve_meta_disable_title":"","footnotes":""},"categories":[85],"tags":[],"class_list":["post-8233","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-terms"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/1.cbm.ua\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/8233","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/1.cbm.ua\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/1.cbm.ua\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/1.cbm.ua\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/1.cbm.ua\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=8233"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/1.cbm.ua\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/8233\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8237,"href":"https:\/\/1.cbm.ua\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/8233\/revisions\/8237"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/1.cbm.ua\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=8233"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/1.cbm.ua\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=8233"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/1.cbm.ua\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=8233"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}