numbaを使用してGPUでPythonを実行する

Question

私はNVIDIA GPUでPythonコードを実行しようとしていて、グーグルがnumbaproが私が探しているモジュールだと言われたようです。しかし、thisによれば、numbaproはもはや継続されませんが、numbaライブラリに移動されました。私はnumbaを試してみました。それは@jitデコレータは、私のコードのいくつかを非常にスピードアップするようです。しかし、もっと読むと、jitは、実行時にコードをコンパイルするだけです。そうすることで、いくつかの重い最適化が行われ、スピードアップが行われます。

これはさらにjitは、ここではトラックオフ私は混乱アムなど

numpy.dotや方法など、すでにnumpyの最適化作業をスピードアップしていないようだという事実によって再施行されますか？ jitは何をしますか？ GPU上でコードを実行しないと、どうすればいいですか？

あなたが特にどちらかufuncを経由して、GPUをターゲットにNumbaに指示する必要があり

Answer 1

：

http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/cuda/ufunc.html

または明示的に考慮にGPUを取る方法であなたの機能をプログラミングすることによって：

http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/cuda/examples.html http://numba.pydata.org/numba-doc/latest/cuda/index.html

プレーンjit関数は、GPUをターゲットにしていないため、通常は呼び出しをスピードアップしませんnp.dotのようなもの。通常Numbaは、中間的な一時的な配列の作成を避けることができるか、またはあなたが書いているコードがベクトル化された形で最初に書くのが難しい場合に優れています。