NumPy可以與CUDA集成使用，這樣可以利用GPU加速計算。一個常見的方法是使用PyCUDA庫，它提供了Python與CUDA的接口。
以下是一些基本步驟來在NumPy中使用CUDA：
pip install pycuda
import pycuda.autoinit
import pycuda.gpuarray as gpuarray
# 創建一個NumPy數組
a = np.array([1, 2, 3])
# 將NumPy數組轉換為GPUArray對象
a_gpu = gpuarray.to_gpu(a)
from pycuda.compiler import SourceModule
# 編寫CUDA內核函數
mod = SourceModule("""
__global__ void add(int *a, int *b, int *c) {
int idx = threadIdx.x;
c[idx] = a[idx] + b[idx];
}
""")
# 獲取CUDA內核函數
add_func = mod.get_function("add")
# 創建GPUArray對象來存儲結果
c_gpu = gpuarray.empty_like(a_gpu)
# 執行CUDA內核函數
add_func(a_gpu, b_gpu, c_gpu, block=(len(a), 1, 1), grid=(1, 1))
通過以上步驟，你可以在NumPy中使用CUDA來加速計算。需要注意的是，使用GPU加速計算需要一定的CUDA編程知識和經驗，以確保代碼正確且高效地在GPU上運行。
