GPU结构

CPU v.s. GPU

CPU是被设计用来处理复杂任务的，而GPU只能做好一件事-处理百万级的低级任务（原来是被用来生成3D图形中的三角形），而且GPU有上千个ALU（算术逻辑单元），而CPU通常只有8个。而且很多程序大部分时间都花在GPU擅长的简单运算上了，所以GPU加速程序很有必要。

CUDA编程有越来越复杂的趋势，但pyCUDA则大大简化了这个过程，并且拥有GPU加速的享受，所以面向GPU的高级编程正逐渐成为主流。

GPU内部图：

CUDA处理流程图：

可以看出，由CPU向GPU部署处理任务，同时由内存向GPU显存复制处理数据，而后GPU的显存将数据布置到每个核进行搞笑的并行运算，而后将结果返回显存，再由显存将结果返回内存。这个流程将会在程序中反复出现。

pyCUDA的安装在python下很简单，只要：(本人用的python3,例子中都改成python3了，其实变得不大)

ubuntu下，sudo pip3 install pycuda

windows命令行，pip3 install pycuda

同时分享，api和官方例子地址：

api：

https://documen.tician.de/pycuda/index.html、

例子：

https://wiki.tiker.net/PyCuda

HelloGPU例子：

import pycuda.driver as drv
import pycuda.tools
import pycuda.autoinit
import numpy
import numpy.linalg as la
from pycuda.compiler import SourceModule

mod = SourceModule("""
__global__ void multiply_them(float *dest, float *a, float *b)
{  const int i = threadIdx.x;
  dest[i] = a[i] * b[i];
}
""")

multiply_them = mod.get_function("multiply_them")

a = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)
b = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)

dest = numpy.zeros_like(a)
multiply_them(
        drv.Out(dest), drv.In(a), drv.In(b),
        block=(400,1,1))

print(dest-a*b)

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