from numba import cuda

`from numba import cuda`语句是用于导入Numba库中的CUDA模块。CUDA是一个用于并行计算的平台和编程模型，它可以利用GPU的强大计算能力来加速代码执行。

在使用Numba进行GPU加速时，需要借助`cuda`模块来编写并行化的代码。通过Numba的`@cuda.jit`装饰器，可以将函数标记为在GPU上执行的并行函数。

下面是一个简单的示例：

from numba import cuda

@cuda.jit
def add(a, b, c):
    # 获取当前线程在网格中的位置
    x, y = cuda.grid(2)
    
    # 执行并行计算
    if x < c.shape[0] and y < c.shape[1]:
        c[x, y] = a[x, y] + b[x, y]

# 定义输入数组
a = ...
b = ...

# 创建输出数组
c = np.zeros_like(a)

# 定义线程块大小和网格大小
threadsperblock = (16, 16)
blockspergrid_x = math.ceil(a.shape[0] / threadsperblock[0])
blockspergrid_y = math.ceil(a.shape[1] / threadsperblock[1])
blockspergrid = (blockspergrid_x, blockspergrid_y)

# 在GPU上执行并行函数
add[blockspergrid, threadsperblock](a, b, c)

在上面的示例中，我们定义了一个名为`add`的并行函数，它将两个输入矩阵`a`和`b`相加，结果保存在输出矩阵`c`中。我们使用`cuda.grid`函数获取当前线程在网格中的位置，并使用`if`语句确保只有有效的位置执行计算。最后，我们通过指定线程块大小和网格大小来启动并行函数。

需要注意的是，使用Numba进行CUDA编程需要安装适当的CUDA驱动程序和工具包，并且需要支持CUDA的NVIDIA GPU。在运行上述示例代码之前，请确保你已正确安装并配置了CUDA环境。

希望这个示例能帮助你理解如何使用Numba的CUDA模块进行并行计算。如果你有更多关于Numba和CUDA的问题，请继续提问。