在CPU上执行这个操作可能会非常耗时,但在GPU上利用CUDA进行并行计算可以显著提高效率。 以下是一个使用Numba的CUDA功能实现矩阵乘法的示例: ```pythonimport numpy as npfrom numba import cuda, float32 定义矩阵大小 N = 1024 在GPU上分配内存 a_gpu = cuda.device_array((N, N),
在大多数情况下,我们将GPU上的(全局)设备内存视为动态分配的堆内存;在CUDA C中,需要在CPU和GPU之间来回传输数据(使用cudaMemcpyHostToDevice和cudaMemcpyDeviceToHost等命令),同时跟踪CPU和GPU空间中的多个指针并执行适当的内存分配(cudaMalloc)和释放(cudaFree),这数据传递过程变得更加复杂。 PyCUDA通过gpuarray覆盖了...
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 dev_c = cuda.device_array((1,), np.float32...
x_device=cuda.to_device(x)y_device=cuda.to_device(y)z_device=cuda.device_array(n)z_streams_device=cuda.device_array(n)threads_per_block=1024blocks_per_grid=math.ceil(n/threads_per_block)# Kernel vector_add[blocks_per_grid,threads_per_block](x_device,y_device,z_device,n)# Device To...
In [ ] %timeit add_ufunc(x_device, y_device) 由于x_device 和y_device 已存在于设备上,因此该基准测试会更快完成。 不过,我们仍得为 ufunc 的输出分配设备数组,然后将该设备数组复制回主机,即使我们并未在以上单元中将该数组分配给一个变量。如要避免这一点,我们可以使用 numba.cuda.device_array() 函数...
使用Python写CUDA程序有两种方式: Numba PyCUDA numbapro现在已经不推荐使用了,功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。 一、简介 numba Numba通过及时编译机制(JIT)优化Python代码,Numba可以针对本机的硬件环境进行优化,同时支持CPU和GPU的优化,并且可以和Numpy集成,使Python代码可以在GPU上运行,只需在函数上方加...
sqrt(sum_) def cal(): # 拷贝数据到设备端 a_device = cuda.to_device(a) b_device = cuda.to_device(b) # 在显卡设备上初始化一块用于存放GPU计算结果的空间 num = n*m gpu_result = cuda.device_array(num) # 计算cuda所需threads和block的大小 threads_per_block = 1024 blocks_per_grid = ...
def add_array(a, b, c): i = cuda.threadIdx.x + cuda.blockDim.x * cuda.blockIdx.x if i < a.size: c[i] = a[i] + b[i] N = 20 a = np.arange(N, dtype=np.float32) b = np.arange(N, dtype=np.float32) dev_c = cuda.device_array_like(a) ...
to_device(A) B = cuda.to_device(B) C_gpu = cuda.device_array((M, P)) # 执行配置 threads_per_block = (16, 16) blocks_per_grid_x = int(math.ceil(A.shape[0] / threads_per_block[0])) blocks_per_grid_y = int(math.ceil(B.shape[1] / threads_per_block[1])) blocksPer...