Richten Sie Ihre GPU ganz einfach mit Numbas CUDA JIT aus
Ich habe bereits über die Python-Bibliothek Numba geschrieben. Schauen Sie sich meinen Artikel über den untenstehenden Hyperlink an.
Der TL;DR des oben Gesagten conflict, dass ich gezeigt habe, wie Sie mit Numba eine deutliche Beschleunigung Ihres Python-Codes erzielen können. Numba ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek, die Ihren Code auf Geschwindigkeit optimiert. Im Kern ist Numba ein Simply-In-Time-Compiler (JIT), der eine Teilmenge des Python- und NumPy-Codes in schnellen Maschinencode übersetzt. Dieser Prozess erfolgt automatisch und dynamisch und ermöglicht es Python-Entwicklern, mit minimalen Änderungen an ihrem ursprünglichen Python-Code echte Leistungsverbesserungen zu erzielen.
Beim regulären Numba-JIT-Compiler geht es darum, die Codelaufzeit für Ihre CPU zu optimieren. Wenn Sie jedoch das Glück haben, Zugriff auf eine GPU zu haben, zeige ich Ihnen in diesem Artikel, wie Sie Numba erneut verwenden können, dieses Mal mit dessen CUDA JIT, um Ihren Python-Code noch weiter zu beschleunigen, indem es auf die GPU abzielt, auf der der Code ausgeführt wird.