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使用Python写CUDA程序的方法(python调用cuda执行加法)
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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：
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：
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。
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标签: python调用cuda执行加法
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