Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能入门教程

2018-10-15 17:34

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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 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

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。


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