python 比较GPU与不带GPU的运行速度差异 numba 并将差异可视化

要比较GPU与不带GPU的Python代码的运行速度差异，可以使用Numba库。Numba是一个基于LLVM编译器技术的库，用于加速Python代码的运行。

首先，你需要安装Numba和NumPy库。在命令行中输入以下命令即可：

pip install numba numpy

接下来，我们可以编写一个简单的示例代码来比较GPU与不带GPU的运行速度。

import numpy as np
from numba import jit, cuda
import time

# 不使用GPU加速的函数
@jit
def func1(a):
    for i in range(len(a)):
        a[i] += 1
    return a

# 使用GPU加速的函数
@cuda.jit
def func2(a):
    idx = cuda.grid(1)
    if idx < len(a):
        a[idx] += 1
        
if __name__ == "__main__":
    # 生成一个大型的数组
    a = np.ones((10000000,))
    
    # 不使用GPU加速的运行时间
    start_time = time.time()
    a = func1(a)
    end_time = time.time()
    print("不使用GPU加速的运行时间：", end_time - start_time)
    
    # 使用GPU加速的运行时间
    threads_per_block = 1024
    blocks_per_grid = (a.size + (threads_per_block - 1)) // threads_per_block
    start_time = time.time()
    func2[blocks_per_grid, threads_per_block](a)
    cuda.synchronize()
    end_time = time.time()
    print("使用GPU加速的运行时间：", end_time - start_time)

这个示例代码包含两个函数：`func1()`和`func2()`。`func1()`使用了Numba的`@jit`装饰器来对Python代码进行优化，但是没有使用GPU加速。`func2()`使用了Numba的`@cuda.jit`装饰器来对Python代码进行GPU加速。

在主程序中，我们首先生成一个长度为10000000的数组。然后，我们分别运行`func1()`和`func2()`，并输出两个函数的运行时间。

可以通过修改数组的大小或者调整GPU加速的线程数来观察不同情况下的运行时间差异。可以使用Matplotlib等库来将结果可视化。