Python——GPU编程

见贤思齐

Python——GPU编程要想将Python程序运行在GPU上，我们可以使用numba库或者使用cupy库来实现GPU编程。壹、numbaNumba是一个开源的JIT(Just-In-Time)编译器，它可以将Python代码转换成机器代码以提高性能。Numba特别适用于需要高性能计算的科学计算和数值计算任务。也就是说可以将python程序编译为机器码，使其可以像c/c++、Java一样快速的运行。同样Numba不仅可以加速CPU上的Python代码，还可以利用GPU进行加速。安装Numba：pipinstallnumba1一、机器码编程1.函数编写：Numba的核心功能是@jit装饰器，它可以将Python函数编译成优化的机器代码。fromnumbaimportjit@jit(nopython=True)defmy_function(x):returnx*xx=112.0print(my_function(x))12345678指定传递参数类型以及返回值类型，nopython表示不使用python编译而直接编译为机器码：fromnumbaimportjit@jit('float64(float64)',nopython=True)#指定输入和输出类型，括号内的是参数类型，括号外的是返回值类型defmy_function(x):returnx*xx=112.0print(my_function(x))12345678从Numba0.15.1版本开始，你可以使用Python类型注解来指定函数的参数类型：fromnumbaimportjit@jitdefmy_function(x:float)->float:returnx*x123452.使用Numba函数：使用Numba函数，我们可以像使用普通函数一样使用jit修饰过的函数：result=my_function(10.5)print(result)#输出110.2512Numba特别适合于在NumPy数组上进行操作。你可以使用NumPy数组作为Numba函数的参数：fromnumbaimportnjitimportnumpyasnp@njitdefparallel_function(arr):returnarr*2arr=np.arange(10)result=parallel_function(arr)print(result)1234567891011123.使用Numba的并行功能：Numba提供了并行执行的功能，可以使用@njit装饰器来替代@jit，它会自动并行化循环：fromnumbaimportnjitimportnumpyasnp@njitdefparallel_function(arr):returnarr*2arr=np.arange(10)result=parallel_function(arr)print(result)123456789101112二、CUDA编程1.引入CUDA模块：fromnumbaimportcuda12.定义GPU核函数：使用@cuda.jit装饰器定义GPU核函数，这与CPU加速中使用的@jit类似，但@cuda.jit指定了函数将在GPU上执行：@cuda.jitdefgpu_kernel(x,y):#核函数体，使用CUDA线程索引进行计算#例如:position=cuda.grid(1)#ifposition