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使用Numba和CUDA在Python中编写您的第一个GPU内核
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原文英文，约1700词，阅读约需7分钟。
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内容提要
GPU适合处理相同操作的多数据，利用CUDA和Numba可以在Python中编写并行计算的CUDA内核。通过向量加法示例，展示了GPU加速的显著优势，显著提升了处理速度。
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关键要点
- GPU适合处理相同操作的多数据，采用单指令多数据(SIMD)方法。
- NVIDIA创建了CUDA，允许开发者编写在GPU上运行的程序。
- 使用Numba可以在Python中编写CUDA内核，简化了CUDA编程。
- 向量加法是并行计算的理想示例，适合在GPU上加速执行。
- 需要CUDA GPU来运行示例，可以使用Colab的免费T4 GPU。
- Numba可以通过pip安装，并与numpy一起使用进行向量操作。
- CPU上的向量加法是串行操作，效率较低，适合并行执行。
- 使用Numba定义CUDA内核以实现GPU上的向量加法，提升执行速度。
- 通过时间测量比较CPU和GPU实现的性能，验证结果是否一致。
- GPU加速在处理大量数据和并行工作时具有显著优势。
- Numba简化了CUDA编程，使Python工程师更容易入门。
- 可以使用相同的模板编写高级CUDA算法，适用于机器学习和深度学习。
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