本文實例講述了Python基于pyCUDA實現GPU加速并行計算功能。分享給大家供大家參考，具體如下：

Nvidia的CUDA 架構為我們提供了一種便捷的方式來直接操縱GPU 并進行編程，但是基于 C語言的CUDA實現較為復雜，開發周期較長。而python 作為一門廣泛使用的語言，具有 簡單易學、語法簡單、開發迅速等優點。作為第四種CUDA支持語言，相信python一定會 在高性能計算上有杰出的貢獻–pyCUDA。

pyCUDA特點

pyCUDA的工作流程

具體的調用流程如下：

調用基本例子

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.

具體內容

補充內容：

對于GPU 加速python還有功能包，例如處理圖像的pythonGPU加速包—— pyGPU
以及專門的GPU 加速python機器學習包—— scikitCUDA
Matlab對應的工具包并行計算工具箱和GPU計算技術
以及教程和介紹文檔

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希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。