python代码由cpu转成gpu运行

参考文件章1:https://blog.youkuaiyun.com/qq_28023365/article/details/87970505
参考文件章2:https://blog.youkuaiyun.com/u014636245/article/details/84404646
看起来是通过Numba模块,通过装饰器@jit实现转换
有一块样例代码:

import numpy as np
from numba import jit
import time


@jit
def sum_jit(arr):
    s_time = time.time()
    m = arr.shape[0]
    result = 0.0
    for i in range(m):
        result += arr[i]
    e_time = time.time()
    return (e_time - s_time)


def sum(arr):
    s_time = time.time()
    m = arr.shape[0]
    result = 0.0
    for i in range(m):
        result += arr[i]
    e_time = time.time()
    return (e_time-s_time)


def main():
    n = int(10.0*1e6)
    array = np.random.random(n)
    t1 = sum_jit(array)
    t2 = sum(array)
    print("Time with JIT:", t1)
    print("Time without JIT:", t2)


if __name__ == '__main__':
    main()

运行后的截图如下:
在这里插入图片描述
运行前面报了一些错,可能是我机器上是集成显卡的缘故吧,后面还要再细看

<think>好的,用户想知道Python运行代码时默认使用的是CPU还是GPU。我需要先回忆一下相关知识,并结合提供的参考资料来组织答案。 首先,Python本身作为解释型语言,默认是运行CPU上的。大部分标准库比如NumPy、Pandas等,都是针对CPU优化的。不过用户提到的深度学习框架如TensorFlow或PyTorch,可能会有不同的情况。根据引用[3],这些库可以自动检测GPU并使用,但需要正确配置环境安装GPU版本的库。比如,TensorFlow如果在有CUDA的环境中安装GPU版本,可能会默认使用GPU,但这也可能取决于版本配置。另外,引用[1][2]中提到用户可能需要手动指定使用CPUGPU,比如通过环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES来控制。这说明默认情况下,如果有GPU且配置正确,某些库可能会优先使用GPU,但并不是所有情况都是如此。 接下来需要分点说明:标准库默认使用CPU,科学计算库可能需要额外配置,深度学习框架可能自动检测GPU。同时要提到如何控制资源使用,如强制使用CPU或限制GPU。最后生成相关问题,比如如何检查是否在使用GPU,如何强制使用CPU,性能优化方法等。注意引用对应的参考资料,比如引用[3]提到使用特定库来利用GPU,引用[2]提到限制CPUGPU的方法。 需要确保回答结构清晰,先总述默认情况,再分不同库的情况讨论,最后给出控制方法,并附上相关问题。同时使用正确的LaTeX格式,虽然问题中可能涉及较少数学公式,但如果有的话要正确应用。</think>Python代码运行时默认使用的硬件资源取决于代码涉及的库配置: 1. **标准Python环境默认使用CPU** - 原生Python解释器基础库(如`random`、`math``)仅支持CPU计算。 - 科学计算库(如NumPy、Pandas)默认也使用CPU,但可通过GPU加速版本(如CuPy)改造[^3]。 2. **深度学习框架的默认行为** - TensorFlow/PyTorch在有GPU的环境下会自动优先使用GPU(需安装GPU版本库CUDA驱动)。 - 例如TensorFlow检测到GPU时,张量运算默认在GPU执行,但可通过代码强制指定设备: ```python with tf.device('/CPU:0'): # 显式指定CPU # 代码块 ``` 3. **硬件控制方法** - **强制使用CPU**:添加环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES=""`(禁用GPU)[^2] - **限制CPU核心数**:通过`os.environ["OMP_NUM_THREADS"] = "4"`控制并行线程[^2] $$ \text{计算性能对比:GPU} \gg \text{CPU(适用于高并行任务)} $$
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