PYTHON 代码如何 在 GPU上 运行，举个例子

可以使用CUDA来在GPU上运行Python代码。例如，可以使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架来在GPU上运行神经网络模型。在代码中，需要将数据和模型转换为CUDA张量，并使用GPU上的CUDA核心来执行计算。这可以大大提高计算速度和效率。

相关问题

python怎么用gpu运行代码

### 配置和使用 GPU 加速 Python 代码

#### 安装必要的硬件和软件依赖项
为了使Python程序能够在GPU上运行，机器需配备支持CUDA技术的NVIDIA GPU，并安装相应的驱动程序[^3]。此外，还需安装CUDA Toolkit以及cuDNN库。

#### 设置 CUDA 和 cuDNN 环境变量
完成上述组件的安装之后，应设置系统的环境变量以便让操作系统识别到新安装的工具包。这一步骤对于确保后续操作顺利至关重要。

#### 使用 Numba 库进行 GPU 编程
一旦完成了前期准备工作，就可以借助`numba`这样的第三方库来进行简单的GPU编程尝试了。下面是一个利用Jit编译器将函数发送至GPU执行的例子：

from numba import cuda, float32
import numpy as np


@cuda.jit
def add_kernel(a, b, c):
    i = cuda.grid(1)
    if i < a.size:
        c[i] = a[i] + b[i]


# 初始化数组
a = np.array([1.0, 2.0, 3.0], dtype=np.float32)
b = np.array([4.0, 5.0, 6.0], dtype=np.float32)

c = np.zeros_like(a)


add_kernel[1, 8](a, b, c)  # 调用内核函数
print(c)

这段代码定义了一个加法运算的CUDA kernel，并通过装饰器将其标记为可由GPU执行的任务。随后创建两个输入向量 `a`, `b` 及其对应的输出向量 `c` 。最后调用了这个kernel，在这里指定了线程块的数量（即 `[1, 8]`），意味着会启动八个独立的工作单元来共同完成整个任务[^1]。

#### 利用 CuPy 实现更高效的矩阵运算
除了`numba`之外，还可以考虑采用专门针对科学计算优化过的`cupy`库。它提供了类似于 NumPy 的接口，但是所有的张量都会自动分配给可用的GPU资源处理。以下是基于 cupy 的矢量化乘法示例：

import cupy as cp

x_gpu = cp.random.rand((1000))
y_gpu = cp.random.rand((1000))

z_gpu = x_gpu * y_gpu
result = z_gpu.get()  # 将结果转移到主机内存中查看
print(result[:10])

此段脚本展示了怎样快速地把随机数生成、元素级相乘等常规操作交给GPU去完成，而无需手动编写复杂的底层指令集。

python 运行代码怎么指定gpu

### 如何在运行Python代码时指定使用GPU

为了确保Python应用程序能够利用特定的GPU资源，在编写和执行程序时可以采用多种方法来实现这一目标。对于基于NVIDIA GPU的应用场景，通常会借助于CUDA工具包以及PyTorch或TensorFlow这样的机器学习框架。

当环境中存在多个GPU设备时，可以通过设置环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`来限定可见的GPU列表[^2]：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1  # 只能看到第0号和第1号GPU

如果是在Python脚本内部完成配置，则可以直接通过修改源码的方式设定要使用的GPU编号。以下是使用TensorFlow的例子：

import tensorflow as tf

gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    try:
        # Restrict TensorFlow to only use the first GPU
        tf.config.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU')
        logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices('GPU')
        print(len(gpus), "Physical GPUs,", len(logical_gpus), "Logical GPU")
    except RuntimeError as e:
        # Visible devices must be set before GPUs have been initialized
        print(e)

而对于PyTorch来说，操作更为简便一些：

import torch

device = torch.device("cuda:0") if torch.cuda.is_available() else torch.device("cpu")
model.to(device)  # 将模型移动到指定的GPU上

上述代码片段展示了如何让程序优先尝试连接至第一个可用的GPU；如果没有找到任何支持CUDA加速的硬件，默认情况下它会选择CPU作为计算平台[^3]。