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Python基于pyCUDA實(shí)現(xiàn)GPU加速并行計(jì)算功能入門(mén)教程

更新時(shí)間：2018年06月19日 11:32:05 作者：hitrjj

這篇文章主要介紹了Python基于pyCUDA實(shí)現(xiàn)GPU加速并行計(jì)算功能,結(jié)合實(shí)例形式分析了Python使用pyCUDA進(jìn)行GPU加速并行計(jì)算的原理與相關(guān)實(shí)現(xiàn)操作技巧,需要的朋友可以參考下

Nvidia的CUDA 架構(gòu)為我們提供了一種便捷的方式來(lái)直接操縱GPU 并進(jìn)行編程，但是基于 C語(yǔ)言的CUDA實(shí)現(xiàn)較為復(fù)雜，開(kāi)發(fā)周期較長(zhǎng)。而python 作為一門(mén)廣泛使用的語(yǔ)言，具有簡(jiǎn)單易學(xué)、語(yǔ)法簡(jiǎn)單、開(kāi)發(fā)迅速等優(yōu)點(diǎn)。作為第四種CUDA支持語(yǔ)言，相信python一定會(huì) 在高性能計(jì)算上有杰出的貢獻(xiàn)–pyCUDA。

pyCUDA特點(diǎn)

CUDA完全的python實(shí)現(xiàn)
編碼更為靈活、迅速、自適應(yīng)調(diào)節(jié)代碼
更好的魯棒性，自動(dòng)管理目標(biāo)生命周期和錯(cuò)誤檢測(cè)
包含易用的工具包，包括基于GPU的線性代數(shù)庫(kù)、reduction和scan，添加了快速傅里葉變換包和線性代數(shù)包LAPACK
完整的幫助文檔Wiki

pyCUDA的工作流程

具體的調(diào)用流程如下：

調(diào)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.

具體內(nèi)容

設(shè)備交互
Profiler Control
動(dòng)態(tài)編譯
OpenGL交互
GPU數(shù)組
超編程技術(shù)

補(bǔ)充內(nèi)容：

對(duì)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(mén)的GPU 加速python機(jī)器學(xué)習(xí)包—— scikitCUDA
Matlab對(duì)應(yīng)的工具包并行計(jì)算工具箱和GPU計(jì)算技術(shù)
以及教程和介紹文檔

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希望本文所述對(duì)大家Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。

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