技术背景 GPU的加速技术在深度学习、量子计算领域都已经被广泛的应用。其适用的计算模型是小内存的密集型计算场景，如果计算的模型内存较大，则需要使用到共享内存，这会直接导致巨大的数据交互的运算量，通信开销较大。因为pycuda的出现，也使得我们可以直接在python内直接使用GPU函数 ...

以下面这个例子作为教程，实现功能是element-wise add； （pytorch中想调用cuda模块，还是用另外使用C编写接口脚本） 第一步：cuda编程的源文件和头文件 第二步：C编程的源文件和头文件（接口函数 ...

使用Python写CUDA程序 使用Python写CUDA程序有两种方式： Numba PyCUDA numbapro现在已经不推荐使用了，功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。 例子 numba Numba通过及时编译机制（JIT）优化Python ...

一 命令行安装 比较简单的方法是通过apt-get下载，调用如下命令： 这样可以安装python2对应版本的pycuda。 安装后用以下代码验证一下即可。 二 下载源代码编译安装 1 下载pycuda 2 命令行进行如下指令 注意如果是安装 ...

摘要: 在服务器编程中，经常会用到python脚本技术。Python是最流行的脚本之一，并且python拥有定义良好的C API接口，同时又有丰富的文档，与C++结合非常的适合。通常情况下使用C++封装机制，而用python脚本实现策略或者是控制。使用python和C++结合的技术拥有如下优势 ...

使用C语言扩展Python3。在Python3中正确调用C函数。 1. 文件demo.c 2. hello.py 3. setup.py ...

用python脚本写应用比较方便，但有时候由于种种原因需要扩展python（比如给程序提供python接口等）。 之前一直想整理下，今天终于坐下来把这件事情给做了，这里记录下，也方便我以后查阅。 说明： 测试环境中操作系统为CentOS6.5_x64，python版本为2.6 直接调用动态库 ...

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