Numba Doc

https://numba.pydata.org/numba-doc/latest/user/5minguide.html

选择使用哪个GPU: https://numba.pydata.org/numba-doc/latest/cuda/device-management.html?highlight=select%20gpu#device-management

import numpy as np
from numba import vectorize
from numba import cuda
from timeit import default_timer as timer#https://developer.nvidia.com/blog/numba-python-cuda-acceleration/
@vectorize(['float32(float32, float32)'], target='cuda') #target='cpu'
def Add(a, b):return a + bif __name__=="__main__":cuda.select_device(2) # device selection must be done before any CUDA feature is used.system_gpus = cuda.gpus #list of all the GPUs in the systemprint(system_gpus)# Initialize arraysN = 100000*100A = np.ones(N, dtype=np.float32)B = np.ones(A.shape, dtype=A.dtype)C = np.empty_like(A, dtype=A.dtype)# Add arrays on GPUwhile True:start = timer()C = Add(A, B)print("with GPU:", timer()-start)

Nvidia Doc

https://developer.nvidia.com/how-to-cuda-python

Numba: High-Performance Python with CUDA Acceleration | NVIDIA Developer Blog

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numba : python complier for cuda

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