python调用gpu进行运算,python程序gpu运行

　　Python实现的CUDA——PyCUDA英伟达的CUDA架构为我们提供了一种直接操纵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，已经

　　易学、语法简单、开发迅速等。作为第四种CUDA支持语言，我相信python一定会

　　对高性能计算的杰出贡献。

　　pyCUDA特点

　　pyCUDA工作流程

　　调用的基本例子

　　包含内容

　　PyCUDA具有CUDA完整的python实现

　　该编码更加灵活、快速和适应性强。

　　更好的健壮性、目标生命周期的自动管理和错误检测

　　包含易于使用的工具包，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。

　　完整的帮助文档Wiki

　　pyCUDA的工作流程如下：

　　用raphal 2 . 1 . 0创建开始写python程序python程序检查？调用pyCUDA编译CUDA源代码，上传到GPU。编制是否正确？PyCUDA的numpy执行数据读取处理。数据读取过程成功了吗？输出GPU加速处理结果结束是否是否是调用基本示例导入pycuda。auto init导入pycuda。从pycuda.com piler导入sourcemodulemod=so urce module( _ _ 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)。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。详细信息设备交互

　　Profiler Control

　　动态编译

　　OpenGL交互

　　GPU数组

　　超编程技术

　　补充内容：还有GPU加速python的功能包，比如pythonGPU加速包—— pyGPU用于图像处理。

　　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。

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