文件名称:pycuda:适用于Python的CUDA集成以及出色的功能
文件大小:264KB
文件格式:ZIP
更新时间:2024-05-19 07:06:56
python gpu array cuda scientific-computing
通过PyCUDA,您可以从Python访问的并行计算API。 CUDA API的几个包装器已经存在-那么PyCUDA有什么特别之处? 对象清理与对象的生命周期息息相关。 这种习惯用法在C ++中通常称为 ,使编写正确,无泄漏和无崩溃的代码变得容易得多。 PyCUDA也知道依赖关系,因此(例如)在释放分配给它的所有内存之前,它不会与上下文分离。 方便。 诸如pycuda.driver.SourceModule和pycuda.gpuarray.GPUArray之类的抽象使CUDA编程比Nvidia的基于C的运行时更加方便。 完整性。 如果需要,PyCUDA可以充分利用CUDA驱动程序API的全部功能。 它还包括与OpenGL互操作性的代码。 自动错误检查。 所有CUDA错误都会自动转换为Python异常。 速度。 PyCUDA的基础层是用C ++编写的,因此上面的所有功能实际上都是