Numba 的 CUDA 示例(3/4)：流和事件

最新推荐文章于 2024-11-30 12:15:22 发布
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本教程为 Numba CUDA 示例 第 3 部分。

按照本系列的第 3 部分，了解 Python CUDA 编程中的流和事件

介绍

在本系列的前两部分（第 1 部分，第 2 部分）中，我们学习了如何使用 GPU 编程执行简单的任务，例如高度并行的任务、使用共享内存的缩减以及设备功能。我们还学习了如何从主机对函数进行计时 — 以及为什么这可能不是对代码进行计时的最佳方式。

使用“墨西哥湾流多彩空间平静”运行

在本教程中

为了提高我们的计时能力，我们将介绍 CUDA 事件及其使

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Numba 的 CUDA 示例 (2/4)：穿针引线
茶桁专栏
06-02 1130
在本系列的第一部分中，我们讨论了如何使用 GPU 运行高度并行算法。高度并行任务是指任务完全相互独立的任务，例如对两个数组求和或应用任何元素函数。
CUDA 与 Numba：Python GPU 加速全解析
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s13596191285的博客
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python numba cuda_Numba：基于CUDA加速的高性能Python
weixin_36329899的博客
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[注意：这篇文章最初于2013年9月19日发布，后于2017年9月19日更新。]Python是一种高效率的动态编程语言，广泛应用于科学，工程和数据分析等领域。导致python如此流行的原因有很多，主要有其简洁且易于理解的语法和标准的数据结构，广泛的功能齐备的标准库，优秀的文档，库和工具构成的良好的生态系统，专业支持的可用性以及大而开放的社区。也许最重要的是，像Python这样的动态类型解释语言的...
从头开始进行CUDA编程：Numba并行编程的基本概念
deephub
11-04 4465
GPU 相对于 CPU 的最大优势是它们能够并行执行相同的指令。单个 CPU 内核将一个接一个地串行运行指令。在 CPU 上进行并行化需要同时使用其多个内核（物理或虚拟）。例如一般的计算机有 4-8 个内核，而GPU 拥有数千个计算核心。有关这两者的比较，请参见下面的图 1。GPU 内核通常速度较慢，且只能执行简单的指令，但它们的数量通常可以弥补这些缺点。GPU 编程有四个主要方面问题：1、理解如何思考和设计并行的算法。因为一些算法是串行设计的，把这些算法并行化可能是很困难的。
用Python Numba库写CUDA程序（二）
weixin_43475286的博客
07-23 471
CUDA的执行配置 1.一维 gpu_print[2, 4] ()，其中方括号中第一个数字表示整个Grid有多少个Block，方括号中第二个数字表示一个Block有多少个Thread。 占用1个grid，2个block=2个SM，每个block的4个线程同时运行。 idx = cuda.threadIdx.x + cuda.blockIdx.x * cuda.blockDim.x 函数gpu_print[gridDim, blockDim] ()，如gpuWork[8, 128] ()，启动block8
使用 Numba 的 CUDA 加速 Python 代码
强化学习曾小健
11-30 1105
本文介绍了如何通过 Numba 的 CUDA 加速 Python 代码，只需少量努力即可获得显著的性能提升。需要注意的是，我们从已经使用 Numba JIT 优化的代码开始，因此性能提升的基础水平已经非常高。例如，看看卢卡斯数计算的运行时间从常规 Python 到 Numba JIT 再到 Numba CUDA 的演变：常规 Python: 29 秒Numba JIT: 0.71 秒Numba CUDA: 0.1 秒与最初的非优化代码相比，这几乎快了 300 倍。
Numba 的 CUDA 示例(4/4)：原子和互斥
茶桁专栏
06-09 1130
在本系列的前三部分（第 1 部分第 2 部分第 3 部分）中，我们介绍了 CUDA 开发的大部分基础知识，例如启动内核来执行高度并行的任务、利用共享内存执行快速缩减、将可重用逻辑封装为设备功能，以及如何使用事件和流来组织和控制内核执行。在本系列的四期中，我们涵盖了足够的内容，让你能够在各种常见情况下使用 Numba CUDA。这些教程并非详尽无遗，旨在介绍和激发读者对 CUDA 编程的兴趣。
Numba 的 CUDA 示例（1/4）：踏上并行之旅
茶桁专栏
05-29 1828
GPU（图形处理单元），顾名思义，最初是为计算机图形学开发的。从那时起，它们几乎在每个需要高计算吞吐量的领域都无处不在。这一进步得益于 GPGPU（通用 GPU）接口的发展，这些接口使我们能够对 GPU 进行编程以进行通用计算。这些接口中最常见的是CUDA，其次是OpenCL，最近的是 HIP。GPU 相对于 CPU 的最大优势在于它们能够并行执行相同的指令。单个 CPU 内核将以串行方式一个接一个地运行指令。在 CPU 上进行并行化需要同时使用其多个内核（物理或虚拟标准的现代计算机具有 4-8 个内核。
10个使用Numba CUDA进行编程的例子
东方佑
07-14 370
【代码】10个使用Numba CUDA进行编程的例子。
通过Numba调用CUDA用GPU为Python加速：进阶理解网格跨步、多流、共享内存
漫步量化
12-03 7135
前导知识 理解本文需要先了解： 计算机底层基础知识，CPU、机器码、编译等《编译型语言与解释型语言如何在计算机底层运行》《计算机底层运转机制：多核、缓存、CPU、CU、ALU、Cache》 Python代码与GPU加速的关系《Python程序如何用GPU加速：Tesla、CUDA、Numba》 在CPU入门numba《Python代码在CPU下加速：Numba入门》 在GPU入门numba《...
CUDA流和事件
A11en3的博客
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CUDA通过流来实现网格级并发。
简单的numba + CUDA 实测
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风海流的豪赌
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目录简单的numba + CUDA 实测起因numba + CUDAnumba天生支持NumPy，但是CUDA部分仅提供非常有限的支持CUDA部分代码 简单的numba + CUDA 实测 起因 一时兴起，是我太闲了吧。 最近需要对一个4k图像进行单个像素级别的处理，由于用python用得人有点懒，直接上python在所有像素上循环一遍。每个像素做的工作其实很简单，就是判断一下这个像素是否符合某一...
使用numba cuda 加速Python运算
驽马十驾，功在不舍；锲而不舍，金石可镂。
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python版cuda的使用
【CUDA编程系列】Numba:在python中实现cuda编程
sazass的博客
04-20 950
前言：cuda编程主要是通过cuda将需要运算的数据放入GPU进行运算，GPU多核心，非常适合并行计算，处理图像算法领域的矩阵计算效率非常高。(可为每一个像素点运算分配一个核) 一般的深度学习模型已经可以自动调用CUDA，我们写的底层代码中的矩阵计算也是可以通过cuda编程实现gpu加速的。 （PS:numba除了cuda加速外，用作CPU上的加速和numpy的加速效果也非常好，这章侧重于numba对于cuda的加速） 1.安装环境： 很简单，安装numba库即可pip install cuda 2.简单应
用Numba CUDA编写可加速的二叉树算法
Deaohst的博客
06-20 665
在开始我们的算法编写之前，我们需要考虑清楚一件事儿：在CUDA的世界里，一切皆为矩阵！CUDA中的存储模式为块（Block）存储，这意味着，我们在声明一个数组时需要指定它的大小以及维度，即：有效的CUDA Block X和CUDA Block Y。不过好在我们这次的算法是对一个一维的哈希结果数组，因此我们只需要用到这个函数，将其设置为，并且分配一个和进行相乘，这样我们就得到了一个和一个。 明确了CUDA存储的基本要义后，我们就可以先放一边，去考虑一下生成一下模拟的数据。 这里我使用了这个库生成数据，调用类下
CUDA加速：一文解决numba所有问题
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一、安装numba 版本一览 os python llvm-dev llvmlite numba ubuntu18 3.6.9 3.9 0.16 0.31 唠叨：numba依赖llvm,所以先安装llvm brew install homebrew/versions/..
用Python Numba库写CUDA程序（一）
weixin_43475286的博客
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Numba库 Numba，将Python代码编译生成优化后的机器码，提高代码效率。 Numba, a Python compiler from Anaconda that can compile Python code for execution on CUDA-capable GPUs, provides Python developers with an easy entry into GPU-accelerated computing and a path for using increasingl
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed copying input tensor from /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 to /job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0 in order to run TensorDataset: Dst tensor is not initialized. [Op:TensorDataset]
03-25
根据用户提供的引用，特别是引用[3]和[4]，这个问题通常发生在将张量从CPU复制到GPU时，但用户提到的是从GPU到CPU，可能情况类似，但方向相反。 首先，我应该检查用户提到的错误信息中的设备路径是否正确。错误信息...
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