Python与GPU编程快速入门(一)
Python与GPU编程快速入门
文章目录
- Python与GPU编程快速入门
- 1、图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)
- 1.1 并行设计
- 1.2 速度优势
本系列文章将详细介绍如何在Python中使用CUDA,从而使Python应用程序加速。
1、图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)
图形处理单元 (GPU) 是计算机显卡的组件之一,还有专用内存和不同的输入/输出 (I/O) 单元。 在视频卡的背景下,GPU 的作用类似于通用计算系统中中央处理单元 (CPU) 的作用:它处理输入数据以生成某种输出。 在传统的视频卡环境中,GPU 处理数据以便在输出设备(例如屏幕)上渲染图像。 然而,现代 GPU 是通用计算设备,可用于执行任何类型的计算,这就是我们在本文中要做的事情。
1.1 并行设计
但是,当计算机已经拥有能够执行任何类型计算的快速 CPU 时,为什么还要使用 GPU 来执行通用计算呢? 回答这个问题的一种方法是回到 GPU 设计目的的根源:渲染图
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