本文介绍了如何使用CUDA和Python的PyCUDA库实现GPU加速的数组加法。首先，安装CUDA和PyCUDA库，接着编写CUDA核函数进行并行计算，通过线程索引和块索引处理数组元素。在主机端生成输入数组，将其复制到GPU，定义线程配置，调用核函数执行加法，最后将结果复制回主机。利用GPU的并行计算能力可以显著加速大规模数据处理。
在CUDA编程中，利用GPU加速数组操作是一种常见的优化方法。本文将介绍如何使用CUDA和Python编写代码实现数组加法，并发挥GPU的计算能力。
首先，我们需要安装CUDA和相关的Python库。确保你的计算机上已经安装了NVIDIA的显卡驱动和CUDA工具包。然后，使用pip安装PyCUDA库，它提供了CUDA在Python中的接口。
pip install pycuda
接下来，我们将使用PyCUDA来编写CUDA核函数，实现并行的数组加法。CUDA核函数是在GPU上并行执行的函数，可以利用GPU的并行计算能力。
import numpy as np
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
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