Reconhecer computação acelerada por GPU com Python

Para reconhecer computação acelerada por GPU com Python, você pode utilizar bibliotecas como TensorFlow ou PyTorch. Essas bibliotecas possuem suporte para utilizar a GPU para acelerar o processamento de tarefas computacionais intensivas, como treinamento de redes neurais. Para utilizar a GPU com TensorFlow, você pode utilizar a classe `tf.device` para especificar o dispositivo de processamento. Por exemplo: ```python import tensorflow as tf # Verifica se a GPU está disponível if tf.test.is_gpu_available(): print('GPU disponível') else: print('GPU não disponível') # Define o dispositivo de processamento como GPU with tf.device('/GPU:0'): # Seu código de computação aqui ``` Já com o PyTorch, você pode utilizar o método `to` para mover seus tensores para a GPU. Por exemplo: ```python import torch # Verifica se a GPU está disponível if torch.cuda.is_available(): print('GPU disponível') else: print('GPU não disponível') # Define o dispositivo de processamento como GPU device = torch.device('cuda') # Move um tensor para a GPU tensor = torch.tensor([1, 2, 3]).to(device) # Seu código de computação aqui ``` Lembre-se de que é necessário ter os drivers da GPU instalados corretamente e as bibliotecas TensorFlow ou PyTorch configuradas para utilizar a GPU.