要在Python中进行CUDA编程,通常需要使用NVIDIA的CUDA Toolkit和一些特定的库,如CuPy或PyCUDA。CuPy提供了类似NumPy的接口,用户可以轻松地在GPU上执行数组操作,而PyCUDA则允许更细粒度的CUDA编程。学习这些库的基本用法是开始CUDA编程的关键。 使用CUDA编程对Python性能的提升有多大? 使用CUDA进行编程通常能够显著提升数据处...
因此,Python化的CUDA不应看起来像C语言,而应保持Python的风格。 几年前, 我们从初始的Python绑定代码开始,例如CuPy,它可与我们的底层驱动进行接口交互,实现了Python绑定与底层的一一映射。但过去一年中,我们构建了更强大的工具——CUDA Core。CUDA Core是对CUDA运行时的Python化重塑,旨在实现自然且原生的Python集成。
Python作为AI时代绝对的王者语言，英伟达与天斗与地斗，唯独不敢逆潮流而动。英伟达如果想分到AI的蛋糕，必然要引进Python，此乃大势所趋。过去，CUDA作为GPU加速的核心工具，长期依赖C/C++等底层语言，而Python开发者虽能通过第三方库间接调用GPU，却始终面临性能损耗和开发门槛高的痛点。如今，Python与CUDA 强强联手...
在去年 GTC 大会上,CUDA 架构师 Stephen Jones 指出,“在过去几年中,我非常关注 Python。当我审视 Python 开发者的生态时,我发现我的上层用户规模会呈现出爆炸式增长。我的核心用户不再是一百万,而是一千万级别。因此,这意味着,底层的改进,都将通过 Python 生态系统,在上层用户群体中产生更为广泛而深远的影响。...
CUTLASS基于前面版本对C++的内核编程抽象的丰富生态系统,以DSL(domain-specific languages)这些Python原生接口,用于基于核心CUTALSS和CuTe概念编写高性能CUDA内核,而不会对性能产生任何影响。这允许更平滑的学习曲线,更快的编译时间,与DL框架的原生集成,而无需编写粘合代码,以及更直观的元编程,不需要深厚的C++专业知识。
英伟达在2025年的GTC大会上扔了一颗重磅炸弹，说以后Python可以直接用来写CUDA代码。你听到这消息的时候，估计心里会想，什么意思？真假的？但我跟你讲，这事儿是真的，而且意义还不小。这么一搞，全世界几百万写Python的程序员都乐开了花，以后再也不用啃C/C++那些让人头大的底层语言，就能跑GPU加速任务。说...
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的并行计算平台和API,它允许开发者使用C/C++或Python等语言编写程序,直接在NVIDIA的GPU上运行。本文将重点介绍如何在Python中调用CUDA进行运算,帮助读者释放GPU的强大计算能力。 一、CUDA编程基础 CUDA编程涉及两个主要概念:主机(Host)和设备(Device)。主机指的是CPU...
hello_cuda 1. 2. 3. 4. 这样看,cuda程序的helloworld还是挺简单的。 cuda计算程序 #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h> __global__ void add(const int a, const int b, int *c) {
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型,它允许开发者使用NVIDIA的图形处理单元(GPU)进行通用计算。在Python中,通过库如numba和pycuda,我们可以方便地进行CUDA编程。本文将重点讨论CUDA函数参数在Python中的使用和实践。 CUDA函数参数概览 CUDA函数通常遵循C/C++的语法,参数传递...
有了这个理解以后,我们可以仿造softmax的cuda编程来开发gather算子。 blockGather 如果indSize = BC >= 1024,那么此时我们使用othersize个一维线程块,此时0 <= blockIdx.x <=othersize = AD = i(D) + s,那么对应的blockIdx.x % stride = s,此时引入tid = blockIdx.x % stride + (blockIdx.x - ...