NumPy 高级教程——GPU 加速

发布时间:2024年01月08日

Python NumPy 高级教程:GPU 加速

在处理大规模数据集或进行复杂计算时,利用 GPU 进行加速是一种常见的优化手段。NumPy 提供了一些工具和技术,可以方便地在 GPU 上执行计算。在本篇博客中,我们将深入介绍 NumPy 中的 GPU 加速,并通过实例演示如何应用这些技术。

1. 使用 CuPy 库

CuPy 是一个 NumPy 兼容的 GPU 数组库,它允许在 GPU 上执行 NumPy 风格的操作。首先,需要安装 CuPy:

pip install cupy

然后,可以使用 CuPy 替代 NumPy 的数组,并在 GPU 上执行计算。

import cupy as cp
import numpy as np

# 创建 NumPy 数组
arr_np = np.random.rand(1000000)

# 将 NumPy 数组转换为 CuPy 数组
arr_gpu = cp.asarray(arr_np)

# 在 GPU 上执行计算
result_gpu = cp.sin(arr_gpu)

# 将结果从 GPU 转回为 NumPy 数组
result_np = cp.asnumpy(result_gpu)

# 验证结果一致性
assert np.allclose(np.sin(arr_np), result_np)

2. 使用 Numba 加速 GPU 计算

Numba 是一个 JIT(即时编译)编译器,可以加速 Python 代码的执行。通过使用 Numba 的 cuda.jit 装饰器,可以将普通的 Python 函数编译为在 GPU 上运行的代码。

from numba import cuda

# 使用 Numba 加速 GPU 计算
@cuda.jit
def numba_gpu_function(arr_in, arr_out):
    i = cuda.grid(1)
    if i < arr_in.size:
        arr_out[i] = np.sin(arr_in[i])

# 准备数据
arr_np = np.random.rand(1000000)
arr_gpu = cp.asarray(arr_np)
result_gpu_numba = cp.empty_like(arr_gpu)

# 在 GPU 上执行计算
numba_gpu_function[32, 32](arr_gpu, result_gpu_numba)

# 将结果从 GPU 转回为 NumPy 数组
result_np_numba = cp.asnumpy(result_gpu_numba)

# 验证结果一致性
assert np.allclose(np.sin(arr_np), result_np_numba)

3. 使用 PyTorch 或 TensorFlow

除了 CuPy 和 Numba,还可以使用深度学习框架 PyTorch 或 TensorFlow 来利用 GPU 进行计算。这两个框架提供了张量对象,支持 GPU 加速。

import torch

# 创建 PyTorch 张量
arr_torch = torch.rand(1000000)

# 将张量移动到 GPU 上
arr_torch_gpu = arr_torch.cuda()

# 在 GPU 上执行计算
result_torch_gpu = torch.sin(arr_torch_gpu)

# 将结果从 GPU 转回为 NumPy 数组
result_np_torch = result_torch_gpu.cpu().numpy()

# 验证结果一致性
assert np.allclose(np.sin(arr_torch.numpy()), result_np_torch)

4. 使用 PyCUDA

PyCUDA 是一个 Python 库,允许在 GPU 上执行 CUDA(Compute Unified Device Architecture)代码。需要先安装 CUDA Toolkit,并安装 PyCUDA:

pip install pycuda

然后,可以编写 CUDA 核函数,并在 GPU 上执行。

import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
from pycuda.compiler import SourceModule

# CUDA 核函数
mod = SourceModule("""
    __global__ void gpu_function(float *arr_in, float *arr_out) {
        int i = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
        arr_out[i] = sin(arr_in[i]);
    }
""")

# 准备数据
arr_np = np.random.rand(1000000).astype(np.float32)
arr_gpu = cuda.mem_alloc(arr_np.nbytes)
result_gpu_pycuda = cuda.mem_alloc(arr_np.nbytes)

# 将数据传输到 GPU
cuda.memcpy_htod(arr_gpu, arr_np)

# 执行 CUDA 核函数
func = mod.get_function("gpu_function")
func(arr_gpu, result_gpu_pycuda, block=(32, 1, 1), grid=(arr_np.size // 32, 1))

# 将结果从 GPU 转回为 NumPy 数组
result_np_pycuda = np.empty_like(arr_np)
cuda.memcpy_dtoh(result_np_pycuda, result_gpu_pycuda)

# 验证结果一致性
assert np.allclose(np.sin(arr_np), result_np_pycuda)

5. 总结

通过结合上述技巧,你可以在 NumPy 中实现 GPU 加速,提高代码的执行效率。选择合适的工具和技术取决于你的具体应用场景和计算任务。希望本篇博客能够帮助你更好地理解和运用 NumPy 中的 GPU 加速技术。

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_46178278/article/details/135448529
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