Python基于pyCUDA实现GPU加速并⾏计算功能⼊门教程
这篇⽂章主要介绍了Python基于pyCUDA实现GPU加速并⾏计算功能，结合实例形式分析了Python使⽤pyCUDA进⾏GPU加速并⾏计算的原理与相关实现操作技巧，需要的朋友可以参考下
⽬录
本⽂实例讲述了Python基于pyCUDA实现GPU加速并⾏计算功能。分享给⼤家供⼤家参考，具体如下：
Nvidia的CUDA 架构为我们提供了⼀种便捷的⽅式来直接操纵GPU 并进⾏编程，但是基于 C语⾔的CUDA实现较为复杂，开发周期较长。⽽python 作为⼀门⼴泛使⽤的语⾔，具有简单易学、语法简单、开发迅速等优点。作为第四种CUDA⽀持语⾔，相信python⼀定会在⾼性能计算上有杰出的贡献–pyCUDA。pyCUDA特点
CUDA完全的python实现
编码更为灵活、迅速、⾃适应调节代码
更好的鲁棒性，⾃动管理⽬标⽣命周期和错误检测
包含易⽤的⼯具包，包括基于GPU的线性代数库、reduction和scan，添加了快速傅⾥叶变换包和线性代数包LAPACK
完整的帮助⽂档
pyCUDA的⼯作流程numpy教程 pdf
具体的调⽤流程如下：
调⽤基本例⼦
1
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
import numpy
from pycudapiler 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 =_function("multiply_them")
a =numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)
b =numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32) dest =s_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.
具体内容
设备交互
Profiler Control
动态编译
OpenGL交互
GPU数组
补充内容：
对于GPU 加速python还有功能包，例如处理图像的pythonGPU加速包——
以及专门的GPU 加速python机器学习包——
Matlab对应的⼯具包并⾏和
以及和
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