Python基于pyCUDA實現(xiàn)GPU加速并行計算功能入門教程

更新時間：2018年06月19日 11:32:05 作者：hitrjj

這篇文章主要介紹了Python基于pyCUDA實現(xiàn)GPU加速并行計算功能,結(jié)合實例形式分析了Python使用pyCUDA進行GPU加速并行計算的原理與相關(guān)實現(xiàn)操作技巧,需要的朋友可以參考下

Nvidia的CUDA 架構(gòu)為我們提供了一種便捷的方式來直接操縱GPU 并進行編程，但是基于 C語言的CUDA實現(xiàn)較為復雜，開發(fā)周期較長。而python 作為一門廣泛使用的語言，具有簡單易學、語法簡單、開發(fā)迅速等優(yōu)點。作為第四種CUDA支持語言，相信python一定會在高性能計算上有杰出的貢獻–pyCUDA。

pyCUDA特點

CUDA完全的python實現(xiàn)
編碼更為靈活、迅速、自適應調(diào)節(jié)代碼
更好的魯棒性，自動管理目標生命周期和錯誤檢測
包含易用的工具包，包括基于GPU的線性代數(shù)庫、reduction和scan，添加了快速傅里葉變換包和線性代數(shù)包LAPACK
完整的幫助文檔Wiki

pyCUDA的工作流程

具體的調(diào)用流程如下：

調(diào)用基本例子

import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
import numpy
from pycuda.compiler import SourceModule
mod = SourceModule("""
__global__ void multiply_them(float *dest, float *a, float *b)
{
 const int i = threadIdx.x;
 dest[i] = a[i] * b[i];
}
""")
multiply_them = mod.get_function("multiply_them")
a = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)
b = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)
dest = numpy.zeros_like(a)
multiply_them(
  drv.Out(dest), drv.In(a), drv.In(b),
  block=(400,1,1), grid=(1,1))
print dest-a*b
#tips: copy from hello_gpu.py in the package.