使用Python写CUDA程序有两种方式:
* Numba
* PyCUDA
numbapro现在已经不推荐使用了,功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。
例子
numba
Numba通过及时编译机制(JIT)优化Python代码,Numba可以针对本机的硬件环境进行优化,同时支持CPU和GPU的优化,并且可以和Numpy集成,使Python代码可以在GPU上运行,只需在函数上方加上相关的指令标记,
如下所示:
import numpy as np from timeit import default_timer as timer from numba import vectorize @vectorize(["float32(float32, float32)"], target='cuda') def vectorAdd(a, b): return a + b def main(): N = 320000000 A = np.ones(N, dtype=np.float32 ) B = np.ones(N, dtype=np.float32 ) C = np.zeros(N, dtype=np.float32 ) start = timer() C = vectorAdd(A, B) vectorAdd_time = timer() - start print("c[:5] = " + str(C[:5])) print("c[-5:] = " + str(C[-5:])) print("vectorAdd took %f seconds " % vectorAdd_time) if __name__ == '__main__': main()
PyCUDA
PyCUDA的内核函数(kernel)其实就是使用C/C++编写的,通过动态编译为GPU微码,Python代码与GPU代码进行交互,如下所示:
import pycuda.autoinit import pycuda.driver as drv import numpy as np from timeit import default_timer as timer from pycuda.compiler import SourceModule mod = SourceModule(""" __global__ void func(float *a, float *b, size_t N) { const int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (i >= N) { return; } float temp_a = a[i]; float temp_b = b[i]; a[i] = (temp_a * 10 + 2 ) * ((temp_b + 2) * 10 - 5 ) * 5; // a[i] = a[i] + b[i]; } """) func = mod.get_function("func") def test(N): # N = 1024 * 1024 * 90 # float: 4M = 1024 * 1024 print("N = %d" % N) N = np.int32(N) a = np.random.randn(N).astype(np.float32) b = np.random.randn(N).astype(np.float32) # copy a to aa aa = np.empty_like(a) aa[:] = a # GPU run nTheads = 256 nBlocks = int( ( N + nTheads - 1 ) / nTheads ) start = timer() func( drv.InOut(a), drv.In(b), N, block=( nTheads, 1, 1 ), grid=( nBlocks, 1 ) ) run_time = timer() - start print("gpu run time %f seconds " % run_time) # cpu run start = timer() aa = (aa * 10 + 2 ) * ((b + 2) * 10 - 5 ) * 5 run_time = timer() - start print("cpu run time %f seconds " % run_time) # check result r = a - aa print( min(r), max(r) ) def main(): for n in range(1, 10): N = 1024 * 1024 * (n * 10) print("------------%d---------------" % n) test(N) if __name__ == '__main__': main()
对比
numba使用一些指令标记某些函数进行加速(也可以使用Python编写内核函数),这一点类似于OpenACC,而PyCUDA需要自己写kernel,在运行时进行编译,底层是基于C/C++实现的。通过测试,这两种方式的加速比基本差不多。但是,numba更像是一个黑盒,不知道内部到底做了什么,而PyCUDA就显得很直观。因此,这两种方式具有不同的应用:
* 如果只是为了加速自己的算法而不关心CUDA编程,那么直接使用numba会更好。
* 如果为了学习、研究CUDA编程或者实验某一个算法在CUDA下的可行性,那么使用PyCUDA。
* 如果写的程序将来要移植到C/C++,那么就一定要使用PyCUDA了,因为使用PyCUDA写的kernel本身就是用CUDA C/C++写的。
以上这篇使用Python写CUDA程序的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
cuda,python
P70系列延期,华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息,近期博主@数码闲聊站 透露,原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布,预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料,华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60,成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢?
根据目前爆料的消息来看,华为P70系列将推出三个版本,其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计,而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智,但辨识度绝对拉满。
更新日志
- 孙悦.1996-伙伴【正大国际】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《钢琴阅读时光 雨中书店聆听轻音乐》[FLAC/分轨][399.62MB]
- 证声音乐图书馆《走向自然 疗心爵士乐》[320K/MP3][87.4MB]
- 证声音乐图书馆《走向自然 疗心爵士乐》[FLAC/分轨][184.94MB]
- 陈慧娴.2018-Priscilla-Ism演唱会3CD(2024环球红馆40复刻系列)【环球】【WAV+CUE】
- 郑秀文.1999-我应该得到(国)【华纳】【WAV+CUE】
- 陈家慧.2011-钢琴酒吧2CD【龙吟唱片】【WAV+CUE】
- 证声音乐图书馆《雨季 蓝调吉他 Rainy Blues》[320K/MP3][45.01MB]
- 证声音乐图书馆《雨季 蓝调吉他 Rainy Blues》[FLAC/分轨][109.13MB]
- 赞多《序章》[320K/MP3][45.54MB]
- 许巍.2004-每一刻都是崭新的【步升大风】【WAV+CUE】
- 群星.2024-四方馆影视原声带【韶愔音乐】【FLAC分轨】
- 陈雷.1997-安锁咧【金圆唱片】【WAV+CUE】
- 关淑怡.2013-MY.FAVORITE.SK.3CD【环球】【WAV+CUE】
- Sweety.2006-花言乔语【丰华】【WAV+CUE】