# Array copy to device and array creation on the device. dev_a = cuda.to_device(a) dev_a_reduce = cuda.device_array((BLOCKS_PER_GRID,), dtype=dev_a.dtype) dev_a_sum = cuda.device_array((1,), dtype=dev_a.dtype) #
y=np.array([5,4,3,2,1], dtype=np.float32) z=np.zeros_like(x) mullt_kernel[1, x.size](x, y, z)# Launch kernel Numba 方法可以更好地控制并行性,因为它明确使用i = cuda.grid(1)通过i为 GPU 网格的线程建立索引。多年来,CUDA C++开发者习惯于显式编写核函数,以便能够控制 GPU 上的计算。
array_length)random_array_cuda=cuda.to_device(random_array)square_array=np.square(random_array)CudaSquare[(array_length,array_length),(1,1)](random_array_cuda)square_array_cuda=random_array_cuda.copy_to_host
In addition to JIT compiling NumPy array code for the CPU or GPU, Numba exposes “CUDA Python”: the NVIDIA®CUDA®programming model for NVIDIA GPUs in Python syntax. By speeding up Python, its ability is extended from a glue language to a complete programming environment that can execute ...
b = np.arange(N, dtype=np.float32) dev_c = cuda.device_array_like(a) add_array[4, ...
gpu = cuda.to_device(moon)moon_corr_gpu = cuda.device_array_like(moon_gpu)adjust_log[blocks_per_grid_2d, threads_per_block_2d](moon_gpu, 1.0, moon_corr_gpu)moon_corr = moon_corr_gpu.copy_to_host()fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)ax1.imshow(moon, cmap="gist_earth")...
Creating a copy of a device array is not trivial, and should be. A couple of current workarounds are: # Variant 1 @numba.vectorize(['float32(float32)'], target='cuda') def copy(x): return x # Variant 2 def copy_devarray(arr): new_arr = cuda.device_array_like(arr) new_arr[...
通过支持使用 Python 编写 CUDA 内核函数,类似于在 C++中实现内核函数的方式,Numba 弥合了 Python 生态系统与 CUDA 性能之间的差距。 但是,CUDA C++开发者可以访问许多目前未在 Python 中公开的库,包括 CUDA 核心计算库(CCCL)、cuRAND 以及头文件实现的数字类型,例如 bfloat16 等。
dev_c=cuda.device_array((1,),np.float32)add_scalars[1,1](2.0,7.0,dev_c)c=dev_c.copy_to_host()print(f"2.0 + 7.0 = {c[0]}")#2.0+7.0=9.0 因为GPU只能处理简单的工作,所以我们的内核只运行一个函数,后面会将这个函数称之为内核。
如要避免这一点,我们可以使用 numba.cuda.device_array() 函数创建输出数组: In [ ] out_device = cuda.device_array(shape=(n,), dtype=np.float32) # does not initialize the contents, like np.empty() 然后,我们可以在 ufunc 中使用特殊的 out 关键词参数,以指定输出缓存: In [ ] %timeit add...