A. Les bibliothèques pour la programmation cuda en python incluent principalement :
cupy、pycuda
1. Les différences sont les suivantes :
Plateformes GPU prises en charge :
PyCUDA : PyCUDA est une bibliothèque permettant d'écrire du code CUDA en Python. Il prend en charge la plate-forme CUDA de NVIDIA et offre
des fonctionnalités similaires à l'interface CUDA C/C++. Par conséquent, PyCUDA est principalement utilisé pour les applications qui interagissent avec les GPU NVIDIA.
CuPy : CuPy est une bibliothèque de programmation GPU à usage général en Python. Elle prend non seulement en charge la plate-forme CUDA de NVIDIA, mais prend également en charge les interfaces de programmation GPU à usage général d'autres fabricants, telles que OpenCL. Cela rend CuPy disponible sur différentes plates-formes GPU.
Opérations et calculs sur les tableaux :PyCUDA : PyCUDA se concentre principalement sur la prise en charge des opérations de tableau et des calculs sur le GPU, similaire à NumPy. Il vous permet d'effectuer des opérations sur le GPU similaires aux baies NumPy, mais les opérations sont accélérées sur le GPU.
CuPy : CuPy fournit également des opérations et des calculs de tableau similaires à NumPy, mais ses objectifs sont plus généraux et prend en charge l'exécution sur différentes plates-formes GPU. Par conséquent, si vous devez exécuter du code sur un matériel GPU différent, CuPy peut être plus approprié.
API et utilisation :PyCUDA : Comme il est plus proche de l'interface sous-jacente de CUDA, l'utilisation de PyCUDA peut nécessiter davantage de connaissances en programmation CUDA. Il fournit
des liaisons Python à CUDA C/C++, donc si vous êtes familier avec la programmation CUDA, il peut être plus facile de démarrer.
CuPy : l'API de CuPy est similaire à NumPy, ce qui signifie que si vous êtes déjà familier avec NumPy, passer à CuPy