Python显卡并行

Python通过一些库支持在GPU上进行并行计算，以便利用现代图形处理器的强大浮点运算能力。其中最知名的是NVIDIA CUDA和AMD ROCm。CUDA主要用于NVIDIA GPU，而ROCm则适用于AMD GPU。以下是一些关键概念：

1. **NumPy + CuPy**: NumPy是Python的基础科学计算库，CuPy则是其针对GPU加速的版本，允许你在Python中高效地处理大量数组数据。

2. **TensorFlow** 和 **PyTorch**: 这是深度学习的主要框架，它们都集成了对CUDA的支持，可以自动将模型的部分计算转移到GPU上。

3. **cupy.linalg**: 使用CuPy进行线性代数操作，如矩阵乘法、求逆等，通常比纯CPU上的numpy快很多。

4. **Dask+CUDA**: Dask是一个并行计算库，它可以与CuPy协同工作，提供分布式GPU计算的功能。

5. **GPUtil** 或 **py-cuda-gpu-tools**: 用于监控和管理GPU资源的小工具。

当你需要进行大规模的数学运算、图像处理或深度学习任务时，利用这些库可以在Python环境中实现并行计算，显著提高计算性能。