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python cuda 예제

Por 02/08/2019 Sem categoria Sem comentários

x, y = cuda.grid(2)가 스레드 인덱스를 반환한다고 가정하고 io_array가 2차원 배열인 경우 커널을 다시 작성하여 작동합니다. x와 y가 배열의 경계 내에 있는지 확인합니다(io_array.size 대신 io_array.shape 사용). 다음 호스트 프로그램을 사용하여 커널을 실행합니다. 아래 코드를 사용하여 cuda2.py라는 프로그램을 만들어 커널이 입력 배열에 대해 어떻게 작동하는지 확인합니다. 계산을 완료하기에 충분한 스레드가 있는지 확인하는 것 외에는 블록당 스레드 수와 그리드당 블록 수가 별로 중요하지 않습니다. GPU 프로그래밍은 이러한 종류의 시간과 리소스 절약 도구의 대표적인 예입니다. 기상 데이터의 산맥을 구성하든, 비트코인 가격 예측 변수를 모델링하든, 분류기를 위한 이미지 처리등 GPU 처리의 놀라운 이점은 이미 높은 평가를 받고 잘 문서화되어 있습니다. 여러 파이썬 기반 GPU 프로그래밍 라이브러리는 최근 대중에게 공개되었으며, 많은 개발자가 이 변화를 어떻게 그리고 왜 하고 있는지에 대한 두 번째 살펴볼 것을 보증합니다. 이러한 개념을 더 잘 이해 하려면, PyCUDA와 GPU 프로그래밍의 예를 파고 보자, 파이썬과 엔비디아의 CUDA API를 구현 하기 위한 라이브러리. 이 자습서에서는 a_gpu에서 각 항목을 두 배로 늘리는 코드를 작성합니다. 이를 위해 해당 CUDA C 코드를 작성하고 pycuda.compiler.SourceModule의 생성자로 공급합니다. Numba를 시작하려면 첫 번째 단계는 많은 인기있는 패키지 (Numpy, Scipy, Matplotlib, iPython 등)와 강력한 패키지 관리자인 “conda”가 포함된 Anaconda 파이썬 배포판을 다운로드하여 설치하는 것입니다. 당신이 아나콘다를 설치하면, conda 설치 마비 cudatoolkit pyculib을 입력하여 필요한 CUDA 패키지를 설치합니다.

CUDA 프로그래밍 모델은 2단계 데이터 병렬 처리 개념을 기반으로 합니다. “커널 기능”(운영 체제의 커널과 혼동되지 않음)은 동일한 기능을 동시에 실행하는 스레드의 “그리드”(일반적으로 수천 개)가 있는 GPU에서 시작됩니다. 그리드는 블록 내의 스레드가 서로 다른 블록의 스레드보다 더 쉽고 효율적으로 데이터를 동기화하고 공유할 수 있는 많은 동일한 스레드 블록으로 구성됩니다. 이 프로그래밍 스타일은 CPU의 기존 다중 스레드 프로그래밍과는 매우 다르며 각 스레드가 동시에 동일한 명령을 실행하는 “데이터 병렬” 알고리즘에 최적화되어 있지만 다른 입력 데이터 요소로 구성됩니다.