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...
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...
1. 首先要做的是从 cuda-python 包中蹈入 driver api 和nvrtc 模块 from cuda.bindings import driver, nvrtc import numpy as np 1. 添加错误检查,类似于 cuda 编程中的 checkErr . def _cudaGetErrorEnum(error): if isinstance(error, driver.CUresult): err, name = driver.cuGetErrorName(error) ret...
在 GTC 2025 中，英伟达正式宣布：CUDA 工具链将全面原生支持 Python 编程。CUDA 架构师 Stephen Jones 在 GTC 技术演讲中对此表示，“我们一直在努力让加速计算与 Python 深度融合，使其成为 CUDA 技术栈中的‘一等公民’。”CUDA 的 Python 化改造 对于添加了原生 Python 支持的 CUDA，开发者可直接用 Python ...
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。
不同的执行配置会影响GPU程序的速度,一般需要多次调试才能找到较好的执行配置,在实际编程中,执行配置[gridDim, blockDim]应参考下面的方法: Block运行在SM上,不同硬件架构(Turing、Volta、Pascal…)的CUDA核心数不同,一般需要根据当前硬件来设置Block的大小blockDim(执行配置中第二个参数)。一个Block中的Thread数最好...
GPU编程可以直接使用CUDA的C/C++版本进行编程,也可以使用其他语言包装好的库,比如Python可使用Numba库调用CUDA。CUDA的编程思想在不同语言上都很相似。 CUDA及其软件栈的优势是方便易用,缺点也显而易见: 软件环境复杂,库以及版本很多,顶层应用又严重依赖底层工具库,入门者很难快速配置好一整套环境;多环境配置困难。
今年,英伟达可谓是全力押注,明确表示要确保 Python 成为 CUDA 并行编程框架中的“一等公民”。 多年以来,英伟达为 GPU 开发的 CUDA 软件工具包始终缺少原生 Python 支持,现如今这种情况终于有所转变。在近期的 GTC 大会上,英伟达宣布其 CUDA 工具包将为 Python 提供原生支持并全面与之集成。也就是说,开发人员能够...
划时代！Python正式成为英伟达CUDA原生编程语言！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...