使用Python写CUDA程序的方法_在python中的cuda

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使用使用Python写写CUDA程序的方法程序的方法

下面小编就为大家带来一篇使用Python写CUDA程序的方法。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大

家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

使用使用Python写写CUDA程序有两种方式：程序有两种方式：

* Numba

* PyCUDA

numbapro现在已经不推荐使用了，功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。

例子例子

numba

Numba通过及时编译机制（JIT）优化Python代码，Numba可以针对本机的硬件环境进行优化，同时支持CPU和GPU的优

化，并且可以和Numpy集成，使Python代码可以在GPU上运行，只需在函数上方加上相关的指令标记，

如下所示：如下所示：

import numpy as np

from timeit import default_timer as timer

from numba import vectorize

@vectorize(["float32(float32, float32)"], target='cuda')

def vectorAdd(a, b):

return a + b

def main():

N = 320000000

A = np.ones(N, dtype=np.float32 )

B = np.ones(N, dtype=np.float32 )

C = np.zeros(N, dtype=np.float32 )

start = timer()

C = vectorAdd(A, B)

vectorAdd_time = timer() - start

print("c[:5] = " + str(C[:5]))

print("c[-5:] = " + str(C[-5:]))

print("vectorAdd took %f seconds " % vectorAdd_time)

if __name__ == '__main__':

main()

PyCUDA

PyCUDA的内核函数（kernel）其实就是使用C/C++编写的，通过动态编译为GPU微码，Python代码与GPU代码进行交互，

如下所示：

import pycuda.autoinit

import pycuda.driver as drv

import numpy as np

from timeit import default_timer as timer

from pycuda.compiler import SourceModule

mod = SourceModule("""

__global__ void func(float *a, float *b, size_t N)

{

const int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;

if (i >= N)

{

return;

}

float temp_a = a[i];

float temp_b = b[i];

a[i] = (temp_a * 10 + 2 ) * ((temp_b + 2) * 10 - 5 ) * 5;

// a[i] = a[i] + b[i];

}

""")

func = mod.get_function("func")

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