https://www.jb51.net/article/142212.htm 这篇文章主要介绍了Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能,结合实例形式分析了Python使用pyCUDA进行GPU加速并行计算的原理与相关实现操作技巧,需要的朋友可以参考下 ...
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,当然也可以直接在python代码中集成一些C 的代码,用于构建GPU计算的函数。有一个专门介绍pycuda使用案例 ...
2021-03-21 21:46 0 1303 推荐指数:
https://www.jb51.net/article/142212.htm 这篇文章主要介绍了Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能,结合实例形式分析了Python使用pyCUDA进行GPU加速并行计算的原理与相关实现操作技巧,需要的朋友可以参考下 ...
PyCUDA 可以通过 Python 访问 NVIDIA 的 CUDA 并行计算 API。 具体介绍和安装可以参考 PyCUDA 官网文档和 pycuda PyPI。 本文涵盖的内容有: 通过 PyCUDA 查询 GPU 信息。 NumPy array 和 gpuarray 之间 ...
python对CUDA扩展有不错的支持,CUDA通过大量线程的并行化可以大幅提高代码计算速度,一般python常用numba、pycuda套件来支持CUDA扩展。numba通过JIT编译器只需将numba装饰器应用到python函数中即可实现CUDA加速,而pycuda需要基于C/C++编写 ...
1.exec()将字符串作为代码运行 exec函数主要用于动态地创建代码字符串。如果这种字符串来自其他地方,就几乎无法确定它将包含什么内容。因此为了安全起见,要提供一个字典以充当命名空间。 命名空间:可以视为一个放置变量的地方,类似于一个看不见的字典。因此,当你执行语句x=1时 ...
U-n-i-t-y 提供了 [Compute Shader][link1] 来使得我们可以将大量的复杂重复的计算交给并行的 GPU 来处理,正是由于并行原因,这样就可以大大加快计算的速度,相比在 CPU 的线程中有着巨大的优势。类似 OpenglES 3.0 ...
使用celery在django项目中实现异步发送短信 在项目的目录下创建celery_tasks用于保存celery异步任务。 在celery_tasks目录下创建config.py文件,用于保存celery的配置信息 在celery_tasks目录下创建main.py文件 ...
python3 bs4 Beautiful Soup Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库。它能够通过你喜欢的转换器实现惯用的文档导航,查找,修改文档的方式 官方文档 解析器 对网页进行析取时,若未规定解析器,此时使用 ...
简介 NSQ是1个分布式(distributed)、可扩展(scalable)、配置简单(Ops Friendly)、可集成(integrated)、实时( realtime )的消息传递平台。即消息中间件。 可以将原本耦合、同步执行的程序 解耦成 生产端+ 消息队列+消费端模型的异步程序 ...