Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能入门教程 - 行业资讯

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。

<强>

　　<李> CUDA完全的python实现李　　<李>编码更为灵活,迅速,自适应调节代码李　　<李>更好的鲁棒性,自动管理目标生命周期和错误检测李　　<李>包含易用的工具包,包括基于GPU的线性代数库,减少和扫描,添加了快速傅里叶变换包和线性代数包LAPACK李　　<李>完整的帮助文档Wiki李　　　　

具体的调用流程如下:

<>强调用基本例子

　　　　　　进口pycuda.autoinit 　　进口pycuda。司机drv 　　进口numpy 　　从pycuda.compiler进口SourceModule 　　mod=SourceModule (“”” 　　__global__空白multiply_them(*桌子浮动,浮动*,浮动* b) 　　{ 　　const int i=threadIdx.x; 　　桌子[我]=[我]* b[我]; 　　} 　　”“”) 　　multiply_them=mod.get_function (“multiply_them”)=numpy.random.randn (400) .astype (numpy.float32) 　　b=numpy.random.randn (400) .astype (numpy.float32) 　　dest=numpy.zeros_like (a) 　　multiply_them ( 　　drv.Out(桌子),drv.In (a), drv.In (b), 　　块=(400、1、1),网格=(1,1)) 　　打印dest-a * b 　　#提示:从hello_gpu副本。py中的包。　　　　之前　　　　

<>强具体内容

　　<李>设备交互李　　<李>分析器控制　　<李>动态编译　　<李> OpenGL交互李　　<李> GPU数组　　<李>超编程技术李　　　　

　　
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
　　　　
更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python数学运算技巧总结》,《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》,《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》
　　
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能入门教程