编写一个python程序，调用cuda进行100个数的排序

当使用CUDA进行数值计算时，可以使用Numba库来加速Python程序。下面是一个使用CUDA进行100个数排序的示例代码：

import numpy as np
from numba import cuda

@cuda.jit
def sort(arr):
    for i in range(arr.shape[0]):
        for j in range(i + 1, arr.shape[0]):
            if arr[i] > arr[j]:
                arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

def main():
    data = np.random.randint(0, 100, size=100)
    print("Before sorting:")
    print(data)

    # 将数据传输到GPU设备上
    d_data = cuda.to_device(data)

    # 定义CUDA线程块和线程格的大小
    threadsperblock = 32
    blockspergrid = (data.size + (threadsperblock - 1)) // threadsperblock

    # 调用CUDA核函数进行排序
    sort[blockspergrid, threadsperblock](d_data)

    # 将排序后的数据从GPU设备传回CPU
    sorted_data = d_data.copy_to_host()

    print("\nAfter sorting:")
    print(sorted_data)

if __name__ == '__main__':
    main()

在这个示例中，我们首先生成了一个包含100个随机整数的数组。然后，我们将数据传输到GPU设备上，并定义CUDA线程块和线程格的大小。接下来，我们调用`sort`函数来对数组进行排序。最后，我们将排序后的数据从GPU设备传回CPU并打印出来。

请确保你的系统上已经正确安装了CUDA和Numba库。此外，你的GPU设备也需要支持CUDA。