Para invocar um kernel com CUDA no Python, a abordagem correta envolve a utilização de uma notação específica que permite definir a execução paralela do kernel. Vamos analisar as alternativas: a) Declarando o kernel no terminal CUDA antes de usá-lo no Python. - Isso não é necessário, pois o kernel é definido diretamente no código Python. b) Usando cuda.run_kernel(nome, blocos, threads, args) para executar. - Essa não é a forma padrão de invocar um kernel em CUDA no Python. c) Utilizando a notação função[blocos, threads](argumentos) para definir a execução paralela. - Esta é a forma correta de invocar um kernel em CUDA no Python, onde você especifica o número de blocos e threads. d) Chamando a função com @cuda.jit como uma função comum no Python. - O decorador @cuda.jit é usado para definir o kernel, mas não é a forma de invocá-lo. Portanto, a alternativa correta é: c) Utilizando a notação função[blocos, threads](argumentos) para definir a execução paralela.