Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能入门教程

本文实例讲述了Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能。分享给大家供大家参考，具体如下：

Nvidia的CUDA 架构为我们提供了一种便捷的方式来直接操纵GPU 并进行编程，但是基于 C语言的CUDA实现较为复杂，开发周期较长。而python 作为一门广泛使用的语言，具有 简单易学、语法简单、开发迅速等优点。作为第四种CUDA支持语言，相信python一定会 在高性能计算上有杰出的贡献–pyCUDA。

pyCUDA特点

pyCUDA的工作流程

具体的调用流程如下：

调用基本例子

import pycuda.autoinitimport pycuda.driver as drvimport numpyfrom pycuda.compiler import SourceModulemod = SourceModule("""__global__ void multiply_them(float *dest, float *a, float *b){ const int i = threadIdx.x; dest[i] = a[i] * b[i];}""")multiply_them = mod.get_function("multiply_them")a = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)b = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)dest = numpy.zeros_like(a)multiply_them(  drv.Out(dest), drv.In(a), drv.In(b),  block=(400,1,1), grid=(1,1))print dest-a*b#tips: copy from hello_gpu.py in the package.

具体内容

补充内容：

对于GPU 加速python还有功能包，例如处理图像的pythonGPU加速包—— pyGPU
以及专门的GPU 加速python机器学习包—— scikitCUDA
Matlab对应的工具包并行计算工具箱和GPU计算技术
以及教程和介绍文档

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。