代码收藏家技术教程 2024-12-21

Python调用CUDA

CUDA 常用语法和函数

CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是 NVIDIA 提供的一个并行计算平台和编程模型，允许开发者使用 NVIDIA GPU进行高性能计算。以下是一些CUDA编程中的常用语法和函数：

核函数（Kernel Functions）：

使用 __global__ 修饰符定义，这种函数可以从主机（CPU）调用并在设备（GPU）上并行执行。

调用格式：kernel<<<numBlocks, blockSize>>>(arguments);

内存管理：

cudaMalloc((void**)&pointer, size): 在GPU上分配内存。

cudaFree(pointer): 释放GPU上的内存。

cudaMemcpy(destination, source, count, cudaMemcpyHostToDevice): 从主机复制数据到设备。

cudaMemcpy(destination, source, count, cudaMemcpyDeviceToHost): 从设备复制数据回主机。

线程索引：

threadIdx.x: 当前线程的索引。

blockIdx.x: 当前块的索引。

blockDim.x: 每个块中的线程数。

gridDim.x: 网格中的块数。

同步和控制：

__syncthreads(): 在同一个块内的所有线程间进行同步。

错误处理：

cudaGetErrorString(cudaGetLastError()): 获取最后一次CUDA操作的错误描述。

常用算法

在CUDA中，一些常用的并行算法包括：

矩阵乘法：并行计算两个矩阵的乘积。

向量加法：并行计算两个向量的元素和。

归约：并行执行归约操作，如求和、最大值、最小值等。

排序：实现并行排序算法，如并行快速排序、基数排序等。

扫描（前缀和）：并行计算数据的前缀和。

CUDA与Python的结合

CUDA可以通过Python调用，主要通过以下几种方式：

PyCUDA：

PyCUDA是一个流行的库，允许在Python代码中直接使用CUDA功能。

它提供了对CUDA API的直接访问，包括内存管理、执行核函数等。

CuPy：

CuPy是一个类似于NumPy的库，但其运算是在NVIDIA GPU上执行的。

它提供了大量的数学函数，这些函数在语法上与NumPy非常相似，但背后是通过CUDA实现的。

Numba：

Numba是一个即时编译器，可以将Python函数编译成机器代码。

Numba提供了一个特殊的装饰器@cuda.jit，可以用来编写在GPU上执行的函数。

示例：使用PyCUDA

以下是一个使用PyCUDA的简单示例，展示如何在GPU上执行向量加法：

import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
import numpy as np
from pycuda.compiler import SourceModule

mod = SourceModule("""
__global__ void add_vectors(float *a, float *b, float *c, int n)
{
    int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    if (idx < n)
        c[idx] = a[idx] + b[idx];
}
""")

add_vectors = mod.get_function("add_vectors")

a = np.random.randn(400).astype(np.float32)
b = np.random.randn(400).astype(np.float32)
c = np.zeros_like(a)

add_vectors(
    drv.In(a), drv.In(b), drv.Out(c), np.int32(a.size),
    block=(400,1,1), grid=(1,1)
)

print(c)

这个例子中，add_vectors 核函数在GPU上并行计算两个向量的和，并将结果存储在输出向量 c 中。

作者：源代码分析