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
本文实例讲述了Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
Nvidia的CUDA 架构为我们提供了一种便捷的方式来直接操纵GPU 并进行编程，但是基于 C语言的CUDA实现较为复杂，开发周期较长。而python 作为一门广泛使用的语言，具有 简单易学、语法简单、开发迅速等优点。作为第四种CUDA支持语言，相信python一定会 在高性能计算上有杰出的贡献–pyCUDA。
pyCUDA特点
- CUDA完全的python实现
- 编码更为灵活、迅速、自适应调节代码
- 更好的鲁棒性，自动管理目标生命周期和错误检测
- 包含易用的工具包，包括基于GPU的线性代数库、reduction和scan，添加了快速傅里叶变换包和线性代数包LAPACK
- 完整的帮助文档Wiki
pyCUDA的工作流程
具体的调用流程如下：
调用基本例子
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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.
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具体内容
- 设备交互
- Profiler Control
- 动态编译
- OpenGL交互
- GPU数组
- 超编程技术
补充内容：
对于GPU 加速python还有功能包，例如处理图像的pythonGPU加速包—— pyGPU
以及专门的GPU 加速python机器学习包—— scikitCUDA
Matlab对应的工具包并行计算工具箱和GPU计算技术
以及教程和介绍文档
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。