Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能入门教程

转载 hitrjj 2019/7/15 0:37:47

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

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
  • 超编程技术

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—— pyGPU
以及专门的GPU 加速python机器学习包—— scikitCUDA
Matlab对应的工具包并行计算工具箱GPU计算技术
以及教程介绍文档

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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