https://www.jb51.net/article/142212.htm
這篇文章主要介紹了Python基於pyCUDA實現GPU加速並行計算功能,結合實例形式分析了Python使用pyCUDA進行GPU加速並行計算的原理與相關實現操作技巧,需要的朋友可以參考下
本文實例講述了Python基於pyCUDA實現GPU加速並行計算功能。分享給大家供大家參考，具體如下：
Nvidia的CUDA 架構為我們提供了一種便捷的方式來直接操縱GPU 並進行編程，但是基於 C語言的CUDA實現較為復雜，開發周期較長。而python 作為一門廣泛使用的語言，具有 簡單易學、語法簡單、開發迅速等優點。作為第四種CUDA支持語言，相信python一定會 在高性能計算上有傑出的貢獻–pyCUDA。
pyCUDA特點
- CUDA完全的python實現
- 編碼更為靈活、迅速、自適應調節代碼
- 更好的魯棒性，自動管理目標生命周期和錯誤檢測
- 包含易用的工具包，包括基於GPU的線性代數庫、reduction和scan，添加了快速傅里葉變換包和線性代數包LAPACK
- 完整的幫助文檔Wiki
pyCUDA的工作流程
具體的調用流程如下：
調用基本例子
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
|
import
pycuda.autoinit
import
pycuda.driver as drv
import
numpy
from
pycuda.compiler
import
SourceModule
mod
=
SourceModule(
"""
__global__ void multiply_them(float *dest, float *a, float *b)
{
const int i = threadIdx.x;
dest[i] = a[i] * b[i];
}
"""
)
multiply_them
=
mod.get_function(
"multiply_them"
)
a
=
numpy.random.randn(
400
).astype(numpy.float32)
b
=
numpy.random.randn(
400
).astype(numpy.float32)
dest
=
numpy.zeros_like(a)
multiply_them(
drv.Out(dest), drv.In(a), drv.In(b),
block
=
(
400
,
1
,
1
), grid
=
(
1
,
1
))
print
dest
-
a
*
b
#tips: copy from hello_gpu.py in the package.
|
具體內容
- 設備交互
- Profiler Control
- 動態編譯
- OpenGL交互
- GPU數組
- 超編程技術
補充內容：
對於GPU 加速python還有功能包，例如處理圖像的pythonGPU加速包—— pyGPU
以及專門的GPU 加速python機器學習包—— scikitCUDA
Matlab對應的工具包並行計算工具箱和GPU計算技術
以及教程和介紹文檔
更多關於Python相關內容感興趣的讀者可查看本站專題：《Python數學運算技巧總結》、《Python數據結構與算法教程》、《Python函數使用技巧總結》、《Python字符串操作技巧匯總》、《Python入門與進階經典教程》及《Python文件與目錄操作技巧匯總》
希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。