Python调用cuda 的方法

发布日期：2023年12月18日

要在Python中调用CUDA，你可以使用CUDA Python库，如PyCUDA或Numba。这些库允许你直接从Python代码中使用CUDA功能。

下面是使用PyCUDA和Numba进行CUDA编程的简要概述：

1. PyCUDA：

PyCUDA是一个用于CUDA编程的Python库，它提供了与CUDA运行时API的直接接口。要使用PyCUDA，你需要先安装它并编写CUDA C/C++代码，然后使用PyCUDA将其包装成Python可调用的函数。

以下是一个简单的示例，演示如何使用PyCUDA将两个向量相加：

python复制代码

import pycuda.driver as drv

import pycuda.autoinit

from pycuda.compiler import SourceModule



# CUDA C/C++ 代码  

mod = SourceModule("""  

    __global__ void add_kernel(float *a, float *b, float *c)  

    {  

        int i = threadIdx.x;  

        c[i] = a[i] + b[i];  

    }  

""")



# 获取CUDA函数  

add_kernel = mod.get_function("add_kernel")



# 准备数据  

n = 100000  

a = drv.mem_alloc(n * 4)  # 分配内存  

b = drv.mem_alloc(n * 4)

c = drv.mem_alloc(n * 4)



# 将数据从主机复制到设备  

drv.memcpy_htod(a, range(n))

drv.memcpy_htod(b, range(n))



# 调用CUDA函数  

add_kernel(a, b, c, block=(n, 1, 1))



# 将结果从设备复制回主机  

result = drv.memcpy_dtoh(c)



# 打印结果  

print(result[:10])  # 打印前10个结果

2. Numba：

Numba是一个用于科学计算的Python库，它可以将Python代码动态编译为优化的机器代码，并支持CUDA编程。使用Numba进行CUDA编程相对简单，你只需使用Numba的装饰器来标记需要在GPU上运行的函数即可。

以下是一个使用Numba进行向量相加的示例：

python复制代码

import numpy as np

from numba import cuda, vectorize



# 使用Numba的装饰器将函数标记为CUDA函数  

@vectorize(['float32(float32, float32)'], target='cuda')  

def add(a, b):

return a + b



# 准备数据  

n = 100000  

a = np.arange(n, dtype=np.float32)

b = np.arange(n, dtype=np.float32)

c = np.empty_like(a)



# 将数据从主机传输到设备  

a_device = cuda.to_device(a)

b_device = cuda.to_device(b)

c_device = cuda.device_array_like(a)



# 调用CUDA函数进行计算  

add(a_device, b_device, out=c_device)



# 将结果从设备传输回主机  

c = c_device.copy_to_host()



# 打印结果  

print(c[:10])  # 打印前10个结果

这些示例演示了如何使用PyCUDA和Numba进行简单的CUDA编程。你可以根据自己的需求选择适合的库，并根据具体的任务编写更复杂的CUDA代码。