Programação para GPU com Python e CUDA apresenta técnicas práticas para desenvolver kernels, gerenciar memória e otimizar desempenho em GPUs. Inclui exemplos de código que demonstram a implementação de kernels em CUDA e a integração com aplicações Python.

O conteúdo abrange desde a configuração do ambiente até a medição de throughput e latência em cargas de trabalho reais. São discutidas ferramentas como CUDA Toolkit, bibliotecas de aceleração e métodos de profiling para identificação de gargalos.

Material voltado a quem implementa aceleração por GPU e a cursos que tratam computação paralela aplicada. O enfoque prático privilegia exercícios e estudos de caso com código comentado para reforçar conceitos de desempenho.