Trataremos de presentar una guía básica para utilizar python + CUDA = PyCUDA.
El proyecto esta abierto a todos los interesados. Lo ideal seria generar un colección de herramientas enfocadas al calculo científico.
En esta nueva fase es necesario utilizar los notebooks con 'jupyter'
Una manera sencilla de instalar es mediante pip
$sudo pip install jupyter
##Temas
Python, IPython, NoteBook, Librerias en fast ( Numpy, Matplotlib, Scipy, otra si queda tiempo) Git & GItHub.
PyCuda: Breve intro a CUDA, Contextos, GPUArrays, Funciones ( Aritmetica, ElementWise, KernelReductions )
PyCuda: Kernels, Funciones (a partir de Kernels), Un ejemplo.
Memorias PyCuda: Global, Texturas y Superficies, Shared y Constant.
Librerias amigas: pyFFT, Reikna, scikits, pyCULA, pyOpenGL.