python gpu并行计算

在Python中，GPU（图形处理器）并行计算通常通过第三方库如CUDA、PyTorch、TensorFlow或NumPy的 GPU 支持来实现。以下是一些关键点：

1. **CUDA** (Compute Unified Device Architecture)：CUDA 是由 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型，它允许 Python 程序员利用 GPU 的强大处理能力。NVIDIA 提供了名为 `cupy` 的库，它是 NumPy 的 GPU 版本，可以方便地进行矩阵运算和其他计算密集型任务。

2. **PyTorch**：这是一个流行的深度学习框架，其 `torch.cuda` 模块支持在 PyTorch 张量上进行 GPU 计算。它的自动梯度功能结合GPU加速非常适合神经网络训练。

3. **TensorFlow**: TensorFlow 也提供 GPU 支持，特别是使用 `tf.device('cuda')` 来指定计算操作在 GPU 上运行，并有 `tf.data.experimental.set_options()` 来优化数据流性能。

4. **NumPy+CuPy 或 Dask-CUDA**：NumPy 可以配合 CuPy 库进行 GPU 并行计算，而 Dask-CUDA 则是在分布式计算环境下利用 GPU 的工具包。

5. **multiprocessing池和joblib**：虽然不是直接针对GPU设计，但是通过进程池或多线程结合GPU计算，也能一定程度上实现并行计算。

要开始使用 GPU 并行，首先需要安装相应的库，然后根据需求设置设备和优化工作流程。