numba python如何進行GPU加速

使用Numba進行GPU加速非常簡單。首先，確保你已經安裝了Numba庫。如果沒有安裝，可以使用以下命令進行安裝：

pip install numba

接下來，你需要使用@cuda.jit裝飾器將你的Python函數轉換為GPU內核。這是一個簡單的例子：

from numba import cuda

@cuda.jit
def add_arrays(A, B, C):
    i = cuda.grid(1)
    if i < len(A):
        C[i] = A[i] + B[i]

在這個例子中，我們定義了一個名為add_arrays的函數，它接受三個數組作為參數：A、B和C。我們使用@cuda.jit裝飾器將其轉換為GPU內核。

接下來，我們需要創建一個CUDA流和一個內核執行配置。這是一個例子：

from numba import cuda

stream = cuda.Stream()
config = cuda.get_current_device().create_execution_config(block_size=(16, 16, 1))

在這個例子中，我們創建了一個CUDA流和一個內核執行配置。block_size參數定義了內核執行時的每個線程塊的大小。

現在我們可以將數據傳輸到GPU并執行內核了：

from numba import cuda
import numpy as np

A = np.array([1, 2, 3, 4])
B = np.array([5, 6, 7, 8])
C = np.empty_like(A)

add_arrays[config, stream](A, B, C)
stream.synchronize()
print(C)

在這個例子中，我們創建了三個NumPy數組A、B和C，并將它們傳輸到GPU。然后我們使用add_arrays內核執行配置和CUDA流調用內核，并將結果傳輸回CPU。最后，我們打印結果數組C。

這就是使用Numba進行GPU加速的基本方法。你可以根據自己的需求調整內核函數和數據傳輸。