python的gpu加速,基于CUDA的GPU并行程序开发指南

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　　pyCUDA的特点pyCUDA工作流调用的基本实例具体内容本文描述了Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算。分享给你，供你参考，如下：

　　Nvidia的CUDA架构为我们提供了直接操纵GPU和程序的便捷方式，但是基于C语言的CUDA实现复杂，开发周期长。Python作为一种广泛使用的语言，具有易学、语法简单、开发迅速的优点。作为第四种支持CUDA的语言，我相信python会为高性能计算做出卓越的贡献——py CUDA。

　　pyCUDA特点CUDA完整的python实现编码更加灵活、快速，自适应更好的代码健壮性。目标生命周期的自动管理和错误检测包括易于使用的工具包，包括基于GPU的线性代数库、归约和扫描，并添加了快速傅立叶变换包和线性代数包LAPACK。完成帮助文档Wiki。

　　pyCUDA的工作流程具体呼叫流程如下：

　　调用基本例子import py cuda . auto init import py cuda . driver as drvimport numpyfrom py cuda . compiler import sourcemodulemodule=source module( _ _ global _ _ void multi ply _ 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)。as type(numpy . float 32)b=numpy . random . randn(400)。as type(numpy . float 32)dest=numpy . zeros _ like(a)multiply _ them(drv。输出(目标)，驱动。在(a)中，drv。在(b)中，block=(400，1，1)，grid=(1，1) print dest-a * b #提示：从包中的hello _ GPU.py复制.具体内容device interactive Profiler控件动态编译OpenGL交互式GPU数组超编程技术：

　　还有GPU加速python的功能包，比如用于图像处理的pythonGPU加速包——pyGPU。

　　以及专门的GPU加速python机器学习包——scikitCUDA。

　　Matlab相应的工具包并行计算工具包和GPU计算技术

　　以及教程和介绍性文档。

　　对更多Python相关内容感兴趣的读者可以查看我们的专题：《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》和《Python文件与目录操作技巧汇总》。

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