GPU 加速 python 计算.pdf

上传人: li 编号:29485 2021-02-07 37页 41.09MB

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本文主要介绍了如何使用Numba和CuPy在Python中进行GPU加速。主要内容包括: 1. 背景介绍:Python开发者需要CUDA C++的性能,但不想使用其他GPU加速包,如CuPy。 2. 测试设置:使用Numba和CuPy对SciPy的Lombscargle算法进行GPU加速,并与SciPy的CPU实现进行比较。 3. Numba代码:使用Numba的JIT编译和CUDA支持快速构建和测试自定义CUDA内核。 4. CuPy代码:使用CuPy的RawKernel来匹配CUDA C++的速度,避免JIT开销。 5. 比较结果:Numba和CuPy的性能与SciPy的CPU实现相当,但CuPy的RawKernel在单精度浮点数上表现更好。 6. 最终思考:用户级缓存可以减少内核启动时间;Numba和CuPy的内核性能在双精度浮点数上非常相似;快速数学是一个有吸引力的特性,但要注意精度损失;预编译的内核可以减少首次执行时间;从Numba迁移到CuPy需要显式指定数据类型和变量管理。
如何使用Numba和CuPy加速Python中的GPU计算? Numba和CuPy在GPU加速Python计算方面有何不同? 如何优化Numba和CuPy代码以获得更好的性能?
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