本文介绍: 本系列文章将详细介绍如何在Python使用CUDA,从而使用Python应用程序加速。

Python与GPU编程快速入门

系列文章将详细介绍如何在Python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:它处理输入数据生成某种输出。 在传统的视频环境中,GPU 处理数据以便输出设备(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计算,这就是我们本文中要做的事情。

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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