python cuda 예제

pycuda.autoinit- 초기화, 컨텍스트 생성 및 정리를 사용할 필요가 없습니다., 원하는 경우 수동으로 수행할 수도 있습니다. 이 예제에서 각 스레드 블록은 하위 행렬의 요소를 계산하기 위해 C의 제곱 하위 행렬과 각 스레드를 계산합니다. 하위 행렬은 A(sA)의 제곱 하위 행렬과 B(sB)의 제곱 하위 행렬의 곱과 같습니다. 장치 리소스에 맞추기 위해 두 입력 행렬은 필요에 따라 치수 TPB의 많은 제곱 하위 행렬로 분할되고 결과는 이러한 사각형 하위 행렬의 곱의 합으로 계산됩니다. 많은 데이터 과학 작업은 주로 I/O 속도에 의해 제한됩니다. 예를 들어 간단한 검색 패턴과 일치하는 하위 집합을 찾기 위해 디스크의 레코드 500GB를 필터링하는 응용 프로그램은 대부분의 시간을 디스크에서 데이터가 로드되기를 기다리는 데 소비됩니다. GPU는 추가 혜택을 제공하지 않습니다. 이 데이터 필터링이 딥 러닝 모델을 6시간 동안 학습한 다음 GPU를 사용하는 것이 매우 유용합니다(모델 학습 단계). Python 응용 프로그램을 프로파일링하여 성능 최적화를 시작하기 전에 실제로 시간이 소요되는 위치를 측정하는 것이 좋습니다. 아래 예제에서는 CUDA와 그 복잡성에 대한 깊은 지식이 필요하지 않은 방식으로 파이썬을 사용하여 이 작업을 수행하는 방법을 설명했습니다. 이 예제에서는 다른 파이썬 환경을 관리하는 데 큰 이점을 제공하는 Anaconda Python 배포판을 사용하는 것이 좋습니다. 특정 운영 체제에 대해 여기에 제공된 대로 Anaconda에 대한 다운로드 및 설정 지침을 따르십시오. 라인 5: pow 함수의 벡터화 데코레이터는 여러 CUDA 코어에서 기능을 병렬화하고 줄이는 데 중점을 두습니다.

첫 번째 호출에서 Python을 컴퓨터 코드로 컴파일하고 GPU에서 실행하여 이 작업을 수행합니다. 벡터화 데코레이터는 기계 코드 생성대상과 함께 가속할 함수의 서명을 입력으로 사용합니다. 이 경우 `cuda`는 GPU에 대해 컴퓨터 코드가 생성된다는 것을 의미합니다. 또한 단일 스레드 CPU에 대한 대상 `CPU`와 멀티 코어 CPU의 `병렬`을 지원합니다. 개발자는 표준 멀티 코어 프로세서에 GPU가 없는 경우에도 응용 프로그램을 병렬화하여 모든 온스의 성능을 추출하고 추가 코어를 잘 사용할 수 있습니다. 그리고이 모든, 코드를 변경하지 않고. 또한 PyCUDA와 같은 파이썬 라이브러리는 pycuda.driver.In, pycuda.driver.Out 및 pycuda.driver.InOut 인수 처리기에서 일부 메모리 전송을 단순화할 수 있습니다. 예를 들어 a_gpu를 만드는 대신 a를 교체하는 것이 괜찮은 경우 다음 코드를 사용할 수 있습니다 cuda1.py. 여러 파이썬 기반 GPU 프로그래밍 라이브러리는 최근 대중에게 공개되었으며, 많은 개발자가 이 변화를 어떻게 그리고 왜 하고 있는지에 대한 두 번째 살펴볼 것을 보증합니다.