python调用英伟达GPU加速方法

Dear_Xuan

已于 2022-04-02 20:01:59 修改

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文章标签： python

于 2022-02-20 13:54:51 首次发布

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本文详细介绍了如何通过Python调用CUDA动态链接库（dll）实现GPU加速计算。首先，展示了CUDA C++代码示例，用于在GPU上执行数组相加操作。接着，解释了如何编译CUDA代码生成dll文件。最后，给出了Python代码示例，演示如何导入和使用生成的dll，从而在Python环境中调用GPU进行计算。整个过程旨在帮助不熟悉CUDA编程的读者理解GPU加速的基本原理和实现步骤。

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如果你对CUDA编程不熟悉，可以参考以下文章CUDA并行编程概述 - DearXuan的主页https://blog.dearxuan.com/2021/11/15/CUDA%E5%B9%B6%E8%A1%8C%E7%BC%96%E7%A8%8B%E6%A6%82%E8%BF%B0/

生成CUDA dll

调用显卡的方法是调用CUDA的dll，因此首先要使用CUDA生成dll

下面是示例CUDA代码

#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"

#include <stdio.h>
#include <iostream>

using namespace std;

__global__ void DoInKernel(int* a, int* b, int* c, int num) {
	int i = blockIdx.x * 1024 + threadIdx.x;
	if (i >= num) return;
	c[i] = a[i] + b[i];
}

extern "C" _declspec(dllexport) void Add(int* ori_a, int* ori_b, int* ori_c, int num) {
	int* dev_a;
	int* dev_b;
	int* dev_c;
	int size = num * sizeof(int);
	cudaMalloc((void**)&dev_a, size);
	cudaMalloc((void**)&dev_b, size);
	cudaMalloc((void**)&dev_c, size);
	cudaMemcpy(dev_a, ori_a, size, cudaMemcpyHostToDevice);
	cudaMemcpy(dev_b, ori_b, size, cudaMemcpyHostToDevice);
	DoInKernel << <num / 1024 + 1, 1024 >> > (dev_a, dev_b, dev_c, num);
	cudaMemcpy(ori_c, dev_c, size, cudaMemcpyDeviceToHost);
	cudaFree(dev_a);
	cudaFree(dev_b);
	cudaFree(dev_c);
}

它的作用是将 ori_a 和 ori_b 数组内的数组相加，并保存到 ori_c

编译后得到CUDA.dll文件

调用dll

import ctypes
import random

length = 4096

# dll地址
dll_path = r"C:\Users\Administrator\桌面\CUDA.dll"

# 使用stypes库加载dll
dll = ctypes.cdll.LoadLibrary(dll_path)

# 创建C语言中的数组
c_int = ctypes.c_int * length
array_a = c_int()
array_b = c_int()
array_c = c_int()

# 生成随机数
i = 0
while i < length:
    array_a[i] = random.randint(0,1000)
    array_b[i] = random.randint(0,1000)
    i = i + 1

# 运行dll中的 Add() 函数
dll.Add(array_a, array_b, array_c, 4096)

# 打印结果
i = 0
while i < length:
    print(array_a[i],"+",array_b[i],"=",array_c[i])
    i = i + 1

运行结果