异构计算与Python：NVIDIA CUDA与Python结合实例-蒲公英云

异构计算与Python：NVIDIA CUDA与Python结合实例

原创港控/mmm° 2025-02-25 18:39 8阅读 0赞

在计算机科学中，异构计算和CUDA（NVIDIA的并行处理技术）是两个重要的概念。而Python作为一门易学且灵活的编程语言，常被用于与CUDA这样的硬件进行交互。

下面是一个简单的NVIDIA CUDA与Python结合实例：

安装CUDA和nvidia-smi工具：
在Ubuntu系统中，你可以通过以下命令安装：

sudo apt-get install nvidia-cuda-repo-ubuntu-10-3
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda

创建Python项目并引入CUDA库：
创建一个Python文件（例如：cuda_python_example.py）并在其中导入NVIDIA的CUDA库：

import numpy as np
from cupy import *
# 这里我们简单地定义一个计算密集型函数
def calculate_sum_of_squares(x):
    return np.sum(np.square(x)))
# 使用CUDA并行执行计算
cuda_calculate_sum_of_squares = cuda.jit(nopython=True), 'calculate_sum_of_squares')
@cuda_calculate_sum_of_squares
def calculate_on_gpu(x):
    result = cupy.sum(cupy.square(x)))
    return result
# 计算CPU和GPU上的结果并对比
cpu_result = calculate_sum_of_squares(np.array([1, 2, 3], dtype=np.float64))))
gpu_result = calculate_on_gpu(np.array([1, 2, 3], dtype=np.float64))))
print("CPU result: ", cpu_result)
print("GPU result: ", gpu_result)
if np.allclose(cpu_result, gpu_result), rtol=1e-5):
    print("Results match perfectly!")
else:
    print("Results do not match perfectly!")