Python与GPU编程快速入门(三)
3、使用Numba加速Python代码
Numba 是一个 Python 库,它使用行业标准 LLVM 编译器库在运行时将 Python 函数转换为优化的机器代码。 您可能想尝试用它来加速 CPU 上的代码。 然而,Numba还可以将Python 语言的子集转换为CUDA,这就是我们将在这里使用的。 所以我们的想法是,我们可以做我们习惯的事情,即编写 Python 代码,并且仍然受益于 GPU 为我们提供的速度。
我们想要在 CPU 上计算 1 到 10000 之间的所有素数(即只有 1 或它们本身作为精确约数的数字),并看看是否可以通过在 GPU 上部署类似的算法来加快计算速度。 您可以在许多网站上找到此代码。 小的变化是可能的,但它看起来像这样:
def find_all_primes_cpu(upper):all_prime_numbers = []相关文章:
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项目装NuGet包,具体版本如下 在appsettings.json中,添加连接字符串 代码如下: "ConnectionStrings": {"MVCSqlContext": "Serverlocalhost;DatabaseAddress;User IDsa;Passwordsa;TrustServerCertificatetrue&q…...
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