用cuda——Python编程写一个64k点的fft代码不用cupy和pycuda，要求能做到每秒处理5k个数据包，每个包长度64k

在CUDA-Python中编写一个64K点FFT（快速傅立叶变换）的代码而不用`cupy`和`pycuda`库，你可以直接利用NVIDIA CUDA C++的内建函数或CUDA运算符来实现。然而，由于CUDA是一种底层并行计算平台，直接编写Python代码效率相对较低，因此通常会通过PyCUDA提供Python接口，或者像NumPy那样将Python代码编译成本地的CUDA模块。

如果你需要达到每秒处理5K个数据包的要求，首先你需要优化CUDA内核，并且考虑到内存带宽限制和GPU并行性能。以下是一个简化示例，展示了如何使用纯CUDA C++实现FFT，然后通过Python绑定：

// GPU FFT kernel
__global__ void fft(float *input, float *output, int n) {
    // ... your FFT kernel implementation here
}

// Python部分
import pycuda.driver as cuda
import numpy as np

# 准备输入数据
data = np.random.rand(65536).astype(np.float32)

# 创建设备数组
d_input = cuda.to_device(data)
d_output = cuda.mem_alloc(d_input.nbytes)

# 设置block和grid大小
blocks_per_grid = 8; threads_per_block = 256;
dim = (threads_per_block, blocks_per_grid)

# 调用FFT kernel
fft<<<dim, threads_per_block>>>(d_input, d_output, 65536);

# 从GPU复制到CPU并检查性能
output_data = d_output.get()
...

# 计算处理速度（这里只是一个粗略估算）
# 假设整个循环包括数据复制等操作，实际运行时间可能会更长
start_time = time.time()
for _ in range(5000):
    # ...调用FFT
end_time = time.time()

processing_speed = 5000 / (end_time - start_time)  # 点/秒

请注意，这只是一个基本示例，实际性能取决于许多因素，如硬件、内核优化、数据对齐和内存访问模式。为了达到每秒处理5K个数据包的目标，你可能需要针对特定硬件调整CUDA代码，并可能需要配合适当的数据分块策略。