@cuda.jit怎么用
时间: 2023-08-09 22:12:14 浏览: 84
`@cuda.jit` 是一个装饰器,用于在 CUDA 设备上编写 GPU 加速的函数。下面是一个简单的例子:
```python
from numba import cuda
@cuda.jit
def add_kernel(x, y, out):
"""
A CUDA kernel to add two arrays element-wise.
"""
i = cuda.grid(1)
out[i] = x[i] + y[i]
```
在这个例子中,我们定义了一个名为 `add_kernel` 的 CUDA kernel,它接受三个参数:两个输入数组 `x` 和 `y`,以及一个输出数组 `out`。函数的主体部分包含一个 `cuda.grid()` 调用,用于获取当前线程的 ID,然后将输入数组中对应位置的元素相加并将结果存储在输出数组中。
要在CUDA设备上运行这个函数,我们需要将输入数据和输出数组分配到设备的全局内存中,并使用 `cuda.jit()` 装饰器来编译内核。下面是一个完整的示例:
```python
import numpy as np
from numba import cuda
# 生成输入数据
x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([4, 5, 6])
out = np.zeros_like(x)
# 将数据移动到设备上
x_device = cuda.to_device(x)
y_device = cuda.to_device(y)
out_device = cuda.to_device(out)
# 定义线程块大小和网格大小
threads_per_block = 32
blocks_per_grid = (x.size + (threads_per_block - 1)) // threads_per_block
# 调用 CUDA 内核
add_kernel[blocks_per_grid, threads_per_block](x_device, y_device, out_device)
# 将结果移回主机内存
out = out_device.copy_to_host()
print(out) # 输出结果:[5 7 9]
```
在这个示例中,我们首先生成了输入数据 `x` 和 `y`,以及一个全零的输出数组 `out`。然后,我们使用 `cuda.to_device()` 函数将这些数组移动到设备上。接下来,我们定义了线程块大小和网格大小,并调用 `add_kernel` 函数来执行加法操作。最后,我们使用 `copy_to_host()` 函数将结果数组移回到主机内存中并打印结果。
请注意,当使用 `@cuda.jit` 装饰器时,函数的参数类型必须是 Numba 支持的类型。如果您需要使用自定义类型,可以使用 Numba 的 `cuda.register_device_memory()` 函数将它们注册到设备内存中。
相关推荐
![application/msword](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)