python dask调用gpu运行自定义函数代码?

可以通过使用dask-cuda和cupy来在GPU上执行Dask自定义函数代码。您可以使用以下步骤：

1. 安装dask-cuda和cupy：`pip install dask-cuda cupy`

2. 在Dask集群中启用CUDA：`from dask_cuda import LocalCUDACluster` ，然后用`LocalCUDACluster()`创建集群。

3. 创建自定义函数，使用`cupy.asarray`将数据转换为CuPy数组，并使用CuPy函数执行操作。将结果转换回标准NumPy数组。

4. 使用`dask.delayed`装饰自定义函数，以便Dask可以在集群上并行化计算。

5. 使用`dask.compute`函数运行任务并获取结果。

请参阅以下示例代码：

from dask_cuda import LocalCUDACluster
import dask_cudf
import cupy as cp
import dask

# Start a Dask CUDA cluster with 2 workers
cluster = LocalCUDACluster(n_workers=2)

# Create Dask CUDA DataFrame with some data
df = dask_cudf.from_cudf(cudf.DataFrame({'a': cp.array([[1, 2], [3, 4]]),
                                         'b': cp.array([[5, 6], [7, 8]])}))

# Example custom function
@dask.delayed
def my_function(data):
    # Convert data to CuPy array
    data = cp.asarray(data)
    
    # Calculate sum of columns
    result = cp.sum(data, axis=0)
    
    # Convert result to standard NumPy array
    result = cp.asnumpy(result)
    
    return result

# Call custom function on Dask CUDA DataFrame
result = df.map_partitions(my_function).compute()

print(result)

运行以上代码后，将在CUDA集群上并行执行自定义函数，并打印结果。请注意，由于经过延迟装饰器，最终的`result`变量将是Dask延迟对象。可以通过将其转换为标准NumPy数组来获取实际结果。