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问题

随着机器学习对模型运算速度的需求越来越强烈，

一直想进行GPU编程，但一直以来这些都是c++的专利

一想到c++里的各种坑，就提不起劲来，毕竟这样来来回回填坑的投入产出，生产效率就会大打折扣

解决方案

让人欣喜的是，随着Python阵营的不断发展壮大，使用python进行GPU编程也越来越便捷了

那么具体有些什么样的包，能针对GPU做些啥事呢？

看看一些具体的代码，就能大概明白：

首先是pycuda，这是它的一个例子：

mod = SourceModule("""__global__ void multiply_them(float *dest, float *a, float *b){const int i = threadIdx.x;dest[i] = a[i] * b[i];}""")

由上面的代码我们可以看出，pycuda将调用gpu的c++代码做了包装，可以在python里直接使用

再看看numba：

@cuda.jit

def increment_by_one(an_array):

pos = cuda.grid(1)

if pos < an_array.size:

an_array[pos] += 1

我们可以发现，numba更进一步，直接使用装饰器的办法让调用GPU的过程更简洁方便

再看看cupy：

import numpy

本文标签： 玩转显卡GPUPython

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