用cuda在Python中写一个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

在不使用CuPy和PyCUDA的情况下，要在Python中利用CUDA编写一个实时处理64K点FFT的简单代码，你需要使用`pytorch.cuda`或`torch_fft`（如果安装了相应的版本），因为它们提供了对CUDA FFT的支持。下面是一个基本的示例，假设你已经安装了PyTorch：

import torch
import torch.fft as fft

# 设定设备
device = torch.device("cuda")

# 定义数据大小
n_points = 65536  # 64k点
data_size = n_points * 2  # 包含实部和虚部

# 创建一个随机64K点的数据张量
x = torch.randn(data_size).to(device)

@torch.jit.compile(nderivs=1)
def compute_fft(x):
    return fft.rfft(x)

# 创建一个循环来处理数据包
while True:
    # 假设每次处理一个数据包，这里只是一个简单的延迟模拟
    time.sleep(0.2)  # 模拟一秒处理一次
    # 分批处理，每批64k点
    for i in range(0, data_size, n_points):
        # 提取64k点
        x_batch = x[i:i+n_points]
        # 计算FFT
        y_batch = compute_fft(x_batch)
        # 可能需要进一步处理结果
        process_results(y_batch)

    # 为了达到5k数据包每秒的目标，这个延迟应该更短，但在实际应用中需要考虑硬件限制

注意，这只是一个基础示例，实际性能取决于硬件规格（如GPU速度）以及你的系统配置。要优化到每秒处理5k个数据包，你可能需要调整循环延迟、数据加载策略和计算顺序等。