使用GPU对这段python代码进行加速

要使用GPU对Python代码进行加速，可以使用CUDA编程语言，或使用现有的GPU加速库，如Numba或PyCUDA。

以下是使用Numba对Python代码进行GPU加速的示例：

from numba import cuda
import numpy as np

# 定义GPU核函数
@cuda.jit
def split_intersect(mask1, mask2, intersect, line_points, line_y, line_x):
    i, j = cuda.grid(2)
    if i < mask1.shape[0] and j < mask1.shape[1]:
        if i < np.min(line_points, axis=0)[1] or i > np.max(line_points, axis=0)[1]:
            return
        else:
            y_index = np.where(line_y == i)[0][0]
            if j < line_x[y_index]:
                mask1[i][j] = True
                mask2[i][j] = False
            else:
                mask1[i][j] = False
                mask2[i][j] = True

# 定义主函数
def main():
    # 初始化输入数据
    intersect = np.array([[0, 1, 1], [1, 0, 1], [1, 1, 0]], dtype=np.bool)
    mask1 = intersect.copy()
    mask2 = intersect.copy()
    line_points = np.array([[0, 1], [1, 0]], dtype=np.int32)
    line_y = np.array([0, 1], dtype=np.int32)
    line_x = np.array([1, 0], dtype=np.int32)

    # 将数据传输到GPU内存中
    d_mask1 = cuda.to_device(mask1)
    d_mask2 = cuda.to_device(mask2)
    d_intersect = cuda.to_device(intersect)
    d_line_points = cuda.to_device(line_points)
    d_line_y = cuda.to_device(line_y)
    d_line_x = cuda.to_device(line_x)

    # 定义GPU线程块和线程数
    threadsperblock = (16, 16)
    blockspergrid_x = np.ceil(mask1.shape[0] / threadsperblock[0]).astype(np.int32)
    blockspergrid_y = np.ceil(mask1.shape[1] / threadsperblock[1]).astype(np.int32)
    blockspergrid = (blockspergrid_x, blockspergrid_y)

    # 调用GPU核函数进行计算
    split_intersect[blockspergrid, threadsperblock](d_mask1, d_mask2, d_intersect, d_line_points, d_line_y, d_line_x)

    # 将计算结果从GPU内存中传输回CPU内存中
    mask1 = d_mask1.copy_to_host()
    mask2 = d_mask2.copy_to_host()

    # 输出结果
    print("mask1:")
    print(mask1)
    print("mask2:")
    print(mask2))

if __name__ == '__main__':
    main()

这里使用了 `numba.cuda.jit` 装饰器来定义GPU核函数 `split_intersect`。在主函数中，先将输入数据传输到GPU内存中，然后定义GPU线程块和线程数，并调用GPU核函数进行计算。最后，将计算结果从GPU内存中传输回CPU内存中，输出结果。

需要注意的是，GPU加速并不是万能的，只有部分算法能够受益于GPU加速。在实际应用中，需要根据算法的特点和数据的规模来选择是否使用GPU加速。