以下代码示例展示了如何使用新的bfloat16数据类型开发对 Torch 张量执行计算的 Numba 核函数。它将 PyTorch 数组传递到 Numba 计算核函数中,并使用通过 Numba 绑定的 CUDA 内部函数执行数学运算。 fromnumbaimportfloat32 importnumba.cuda as cuda importtorch fromnumbast_extensions.bf16importget_shims, hsin, nv_...
Numba 中的原子添加采用三个参数:将被递增的数组(histo)、将被递增的数组位置(arr[iarr],相当于串行版本中的char),以及histo[arr[iarr]]将被递增的值(即本例中的 1)。 现在让我们加大赌注并将其应用于更大的数据集。 # Get the complete works of William Shakespeare URL = "https://www.gutenberg.org...
在使用 Numba 时，我们还有一个细节需要注意： Numba 是一个 Just-In-Time 编译器，这意味着函数只有在被调用时才会被编译。因此计时函数的第一次调用也会计时编译步骤，这通常要慢得多。所以必须首先通过启动内核然后对其进行同步来编译代码，确保了下一个内核无需编译即可立即运行，这样得到的时间才是准确的。from...
在我最初的系列Numba CUDA 示例(参见第1、2、3和4部分)之后,我们将研究未经优化的单流代码与使用流并发和其他优化的稍好版本之间的比较。我们将从头开始学习如何使用英伟达 Nsight 系统来剖析和分析 CUDA 代码。本教程中包含 5 段代码,所有代码都可以在https://colab.research.google.com/drive/1dY6l4HOfQwzmnb...
Numba CUDA的主要操作时是CUDA.jit的装饰器,它定义函数将在GPU中运行。 我们首先写一个简单的函数,它接受两个数字相加然后将它们存储在第三个参数的第一个元素上。 # Example 1.1: Add scalars @cuda.jit def add_scalars(a, b, c): c[0] = a + b ...
预编译Numba CUDA内核是指在使用Numba库进行CUDA加速时,提前将CUDA内核编译为二进制形式,以便在后续的运行中直接加载和执行,而不需要即时编译(Just-In-Time,JIT)的过程。 Numba是一个用于加速Python代码的开源库,它通过即时编译技术将Python代码转换为机器码,从而提高代码的执行速度。在使用Numba进行CUDA加速时,通常需要...
我们将首先设置我们的环境：高于 0.55 的 Numba 版本和受支持的 GPU。import numpy as np import ...
基于Numba 的 CUDA Python 编程简介 CUDA 计算平台可以让开发者在 NVIDIA GPU 上实现大规模并行计算,从而加速应用程序的执行,节省宝贵的时间资源。 Numba 是一款即时(JIT) Python 函数编译器,提供简洁的 API 用于加速 Python 函数运行。对希望使用 GPU 加速其应用又不想写 C/C++ 代码的同学而言,Numba 是个极具吸...
当使用Numba进行CUDA编程时,有时候需要释放GPU内存以便其他任务或应用程序可以使用。下面是一些释放Numba CUDA占用的GPU内存的方法: 使用numba.cuda.close()函数:这个函数可以关闭Numba的CUDA上下文,并释放相关的GPU内存资源。示例代码如下: 代码语言:txt 复制
Numba CUDA的主要操作时是CUDA.jit的装饰器,它定义函数将在GPU中运行。 我们首先写一个简单的函数,它接受两个数字相加然后将它们存储在第三个参数的第一个元素上。 # Example 1.1: Add scalars @cuda.jit def add_scalars(a, b, c): c[0] = a + b ...