Python GPU加速
https://blog.csdn.net/weixin_41923961/article/details/83687809 Numba:高性能計算的高生產率 在這篇文章中，筆者將向你介紹一個來自Anaconda的Python編譯器Numba，它可以在CUDA-capable GPU或多核 ...
原文：Python實現GPU加速的基本操作
技術背景 之前寫過一篇講述如何使用pycuda來在Python上寫CUDA程序的博客。這個方案的特點在於完全遵循了CUDA程序的寫法，只是支持了一些常用函數的接口，如果你需要自己寫CUDA算子，那么就只能使用非常不Pythonic的寫法。還有一種常見的方法是用cupy來替代numpy，相當於一個GPU版本的numpy。那么本文要講述的是用numba自帶的裝飾器，來寫一個非常Pythonic的CUD ...
2021-08-31 16:09 7 7316 推薦指數：
相關推薦
Javascript如何實現GPU加速？
歡迎大家前往騰訊雲+社區，獲取更多騰訊海量技術實踐干貨哦~ 本文由騰訊Bugly發表於雲+社區專欄 1. 什么是Javascript實現GPU加速？ CPU與GPU設計目標不同，導致它們之間內部結構差異很大。 CPU需要應對通用場景，內部結構非常復雜。 而GPU往往面向數據類型統一 ...
Javascript如何實現GPU加速？
一、什么是Javascript實現GPU加速？ CPU與GPU設計目標不同，導致它們之間內部結構差異很大。CPU需要應對通用場景，內部結構非常復雜。而GPU往往面向數據類型統一，且相互無依賴的計算。所以，我們在Web上實現3D場景時，通常使用WebGL利用GPU運算（大量頂點 ...
python開啟GPU加速
看了好多教程都提到了使用 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1" 或者export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1但是我加進代碼里面速度並沒有提高，查了很久才找到問題所在，當你的電腦有兩塊以上GPU時，上面這兩句代碼才起作用！ 因為我的電腦 ...
python實現棧的基本操作
1.棧：一種特殊的線性表，其實只允許在固定的一端進行插入或刪除操作。進行數據插入和刪除的一端稱為棧頂，另一端稱為棧底。不含任何元素的棧稱為空棧，棧又稱為后進先出的線性表。 特性棧：后進先出（LILO）特殊線性表棧功能：將數據從一種序列改變為另一種序列 2.順序棧和順 ...
Python3實現打格點算法的GPU加速
技術背景 在數學和物理學領域，總是充滿了各種連續的函數模型。而當我們用現代計算機的技術去處理這些問題的時候，事實上是無法直接處理連續模型的，絕大多數的情況下都要轉化成一個離散的模型再進行數值的計算。 ...
【Python-GPU加速】基於Numba的GPU計算加速（一）基本
Numba是一個可以利用GPU/CPU和CUDA 對python函數進行動態編譯，大幅提高執行速度的加速工具包。 利用修飾器@jit,@cuda.jit,@vectorize等對函數進行編譯 JIT：即時編譯，提高執行速度 基於特定數據類型 集中於 ...
【python基礎】python開啟GPU加速
開啟GPU進行加速。 操作過程 方法一： 看了好多教程都提到了使用 os.environ["CUD ...