用 Python CUDA實現(xiàn)并行計算加速的示例分析

這篇文章給大家介紹用 Python CUDA實現(xiàn)并行計算加速的示例分析，內(nèi)容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

計算機視覺類程序往往面臨處理大量的數(shù)據(jù)和密集的計算，所以程序優(yōu)化是每一個從業(yè)者所不可避免的。

作為當前最主流的并行化程序編程方法之一，CUDA 能實現(xiàn)在 CPU 和 GPU 上的異構(gòu)編程，有效地管理可用資源并提供最大化的執(zhí)行速度增益。在當前火熱的高性能計算、人工智能等領(lǐng)域，CUDA 也都展現(xiàn)了它不俗的實力。可以說，掌握了 CUDA，就掌握了一把通向并行計算世界的鑰匙。

在 CUDA 開發(fā)的過程中，C 語言和 C++ 憑借天生優(yōu)越的可移植性和可擴展性，曾一直都是開發(fā)者的最佳選擇之一。但強大、優(yōu)越的性能也注定了需要開發(fā)者提前進行大量的知識技能儲備以及實戰(zhàn)經(jīng)驗，這無疑為 CUDA 在開發(fā)者群體中的普及限制了很多條件。

除此之外，C 和 C++ 的開發(fā)效率也并不高，以所有開發(fā)者的第一行代碼“hello world”為例，C 和 C++ 需要 4 行代碼，而用 Python 實現(xiàn)則只需要 1 行。

不只是在語法上更加簡潔，Python 在各方面的使用門檻都要低于 C 和 C++。因為 Python 數(shù)據(jù)類型豐富，代碼結(jié)構(gòu)清晰，并且背靠強大的開源類庫，因此用 Python 進行開發(fā)比其他語言更便捷高效，即便是零經(jīng)驗的新手也能輕松掌握。

如果能用 Python 來寫 CUDA，對開發(fā)者而言無疑是最理想的場景。

Numba 編譯器的出現(xiàn)，讓一切成為了可能。

Numba 是一個支持 Python CUDA 的編譯器，它為 Python 開發(fā)人員提供了一個簡單的進入 GPU 加速計算的入口，能讓開發(fā)者僅使用純 Python 語法，就能創(chuàng)建自定義、調(diào)優(yōu)的并行內(nèi)核，在保持 Python 的便捷和優(yōu)勢性的同時，實現(xiàn)高性能的并行計算。用 Python 寫 CUDA，即便是新手也能一探 CUDA 的奧秘，輕松地加入到 CUDA 開發(fā)的隊伍之中。

在高性能計算、人工智能等領(lǐng)域?qū)Σ⑿杏嬎隳芰Φ男枨笕找嬖鲩L的今天，CUDA 吸引了越來越多的目光。能用 Python 這一樣便捷、高效的語言代替復(fù)雜的 C、C++，實現(xiàn)高效的 CUDA 開發(fā)，是所有追趕技術(shù)浪潮的的開發(fā)者的福音。

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