Python基于基于pyCUDA实现实现GPU加速并行计算功能入门教程加速并行计算功能入门教程
主要介绍了Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能,结合实例形式分析了Python使用pyCUDA进行GPU
加速并行计算的原理与相关实现操作技巧,需要的朋友可以参考下
本文实例讲述了Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能。分享给大家供大家参考，具体如下：
Nvidia的CUDA 架构为我们提供了一种便捷的方式来直接操纵GPU 并进行编程，但是基于 C语言的CUDA实现较为复杂，开
发周期较长。而python 作为一门广泛使用的语言，具有 简单易学、语法简单、开发迅速等优点。作为第四种CUDA支持语
言，相信python一定会 在高性能计算上有杰出的贡献–pyCUDA。
pyCUDA特点特点
CUDA完全的python实现
编码更为灵活、迅速、自适应调节代码
更好的鲁棒性，自动管理目标生命周期和错误检测
包含易用的工具包，包括基于GPU的线性代数库、reduction和scan，添加了快速傅里叶变换包和线性代数包LAPACK
完整的帮助文档Wiki
pyCUDA的工作流程的工作流程
具体的调用流程如下：
weixin_38724229
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