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本文實例講述了Python基于pyCUDA實現(xiàn)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(gòu)為我們提供了一種便捷的方式來直接操縱GPU 并進(jìn)行編程，但是基于 C語言的CUDA實現(xiàn)較為復(fù)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(xué)、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(xiàn)–pyCUDA。
具體的調(diào)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(nèi)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(xué)習(xí)包—— scikitCUDA
Matlab對應(yīng)的工具包并行計算工具箱和GPU計算技術(shù)
以及教程和介紹文檔
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希望本文所述對大家Python程序設(shè)計有所幫助。
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