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Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能入门教程

2018年08月19日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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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wiki

pycuda的工作流程

具体的调用流程如下：

调用基本例子

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.

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gpu计算技术
以及和

更多关于python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《python数学运算技巧总结》、《python数据结构与算法教程》、《python函数使用技巧总结》、《python字符串操作技巧汇总》、《python入门与进阶经典教程》及《python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家python程序设计有所帮助。

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