使用Python写CUDA程序的方法

系统 138 0

使用Python写CUDA程序有两种方式:

* Numba
* PyCUDA

numbapro现在已经不推荐使用了,功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。

例子

numba

Numba通过及时编译机制(JIT)优化Python代码,Numba可以针对本机的硬件环境进行优化,同时支持CPU和GPU的优化,并且可以和Numpy集成,使Python代码可以在GPU上运行,只需在函数上方加上相关的指令标记,

如下所示:

            
import numpy as np 
from timeit import default_timer as timer
from numba import vectorize

@vectorize(["float32(float32, float32)"], target='cuda')
def vectorAdd(a, b):
  return a + b

def main():
  N = 320000000

  A = np.ones(N, dtype=np.float32 )
  B = np.ones(N, dtype=np.float32 )
  C = np.zeros(N, dtype=np.float32 )

  start = timer()
  C = vectorAdd(A, B)
  vectorAdd_time = timer() - start

  print("c[:5] = " + str(C[:5]))
  print("c[-5:] = " + str(C[-5:]))

  print("vectorAdd took %f seconds " % vectorAdd_time)

if __name__ == '__main__':
  main()



          

PyCUDA

PyCUDA的内核函数(kernel)其实就是使用C/C++编写的,通过动态编译为GPU微码,Python代码与GPU代码进行交互,如下所示:

            
import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
import numpy as np
from timeit import default_timer as timer

from pycuda.compiler import SourceModule
mod = SourceModule("""
__global__ void func(float *a, float *b, size_t N)
{
 const int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
 if (i >= N)
 {
  return;
 }
 float temp_a = a[i];
 float temp_b = b[i];
 a[i] = (temp_a * 10 + 2 ) * ((temp_b + 2) * 10 - 5 ) * 5;
 // a[i] = a[i] + b[i];
}
""")

func = mod.get_function("func")  

def test(N):
  # N = 1024 * 1024 * 90  # float: 4M = 1024 * 1024

  print("N = %d" % N)

  N = np.int32(N)

  a = np.random.randn(N).astype(np.float32)
  b = np.random.randn(N).astype(np.float32)  
  # copy a to aa
  aa = np.empty_like(a)
  aa[:] = a
  # GPU run
  nTheads = 256
  nBlocks = int( ( N + nTheads - 1 ) / nTheads )
  start = timer()
  func(
      drv.InOut(a), drv.In(b), N,
      block=( nTheads, 1, 1 ), grid=( nBlocks, 1 ) )
  run_time = timer() - start 
  print("gpu run time %f seconds " % run_time)  
  # cpu run
  start = timer()
  aa = (aa * 10 + 2 ) * ((b + 2) * 10 - 5 ) * 5
  run_time = timer() - start 

  print("cpu run time %f seconds " % run_time) 

  # check result
  r = a - aa
  print( min(r), max(r) )

def main():
 for n in range(1, 10):
  N = 1024 * 1024 * (n * 10)
  print("------------%d---------------" % n)
  test(N)

if __name__ == '__main__':
  main()


          

对比

numba使用一些指令标记某些函数进行加速(也可以使用Python编写内核函数),这一点类似于OpenACC,而PyCUDA需要自己写kernel,在运行时进行编译,底层是基于C/C++实现的。通过测试,这两种方式的加速比基本差不多。但是,numba更像是一个黑盒,不知道内部到底做了什么,而PyCUDA就显得很直观。因此,这两种方式具有不同的应用:

* 如果只是为了加速自己的算法而不关心CUDA编程,那么直接使用numba会更好。

* 如果为了学习、研究CUDA编程或者实验某一个算法在CUDA下的可行性,那么使用PyCUDA。

* 如果写的程序将来要移植到C/C++,那么就一定要使用PyCUDA了,因为使用PyCUDA写的kernel本身就是用CUDA C/C++写的。

以上这篇使用Python写CUDA程序的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。


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