gpu并行化python程序,Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能入门教程

此文实例介绍了Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能。推荐给大伙学习一下，内容如下：

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CpyCUDA。

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和GPU计算技术

以及教程和介绍文档

希望这篇文章对大家Python程序设计能有帮助。

本文来源：https://blog.csdn.net/u014636245/article/details/52985820