cuda.to_device

`cuda.to_device` 是在使用 CUDA 编程时，用于将 CPU 上的数据复制到 GPU 上的函数。它可以用来将 NumPy 数组或其他可支持数据类型的对象复制到 GPU 上，以便在 GPU 上进行计算操作。

使用 `cuda.to_device` 函数可以将数据复制到 GPU 上，并返回一个指向 GPU 存储的数据的数组对象。

下面是一个示例代码，演示了如何使用 `cuda.to_device` 函数将 CPU 上的数据复制到 GPU 上：

import numpy as np
from numba import cuda

# 创建一个 CPU 上的 NumPy 数组
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=np.float32)

# 将数据复制到 GPU 上
device_array = cuda.to_device(data)

# 在 GPU 上进行计算操作
device_array += 1

# 将结果复制回 CPU
result = device_array.copy_to_host()

print(result)

在这个示例中，我们首先创建了一个 CPU 上的 NumPy 数组 `data`。然后，使用 `cuda.to_device` 函数将 `data` 复制到 GPU 上，并返回一个指向 GPU 存储的数据的数组对象 `device_array`。接下来，我们在 GPU 上执行了一些计算操作，将每个元素加1。最后，使用 `copy_to_host` 方法将结果复制回 CPU，并打印结果。

需要注意的是，通过 `cuda.to_device` 函数复制到 GPU 上的数据，可以直接在 GPU 上进行计算操作，而无需额外的数据传输。这可以提高计算效率，尤其适用于大规模的并行计算任务。