溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
本文實例講述了Python基于pyCUDA實現GPU加速并行計算功能。分享給大家供大家參考，具體如下：
Nvidia的CUDA 架構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實現較為復雜，開發周期較長。而python 作為一門廣泛使用的語言，具有 簡單易學、語法簡單、開發迅速等優點。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。
具體的調用流程如下：
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.
補充內容：
對于GPU 加速python還有功能包，例如處理圖像的pythonGPU加速包—— pyGPU
以及專門的GPU 加速python機器學習包—— scikitCUDA
Matlab對應的工具包并行計算工具箱和GPU計算技術
以及教程和介紹文檔
更多關于Python相關內容感興趣的讀者可查看本站專題：《Python數學運算技巧總結》、《Python數據結構與算法教程》、《Python函數使用技巧總結》、《Python字符串操作技巧匯總》、《Python入門與進階經典教程》及《Python文件與目錄操作技巧匯總》
希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
