numba 可以在核函数中调用核函数吗？给出实例

### 如何在 Python 中使用 GPU 编程 #### 使用 PyCUDA 进行 GPU 编程 PyCUDA 是一种流行的工具，允许开发者通过 CUDA 并行计算平台和编程模型来访问 NVIDIA 的 GPU 功能。以下是基于 PyCUDA 的简单示例： ```python import pycuda.autoinit import pycuda.driver as drv from pycuda.compiler import SourceModule import numpy as np mod = SourceModule(""" __global__ void add_kernel(float *a, float *b, float *c) { int idx = threadIdx.x; c[idx] = a[idx] + b[idx]; } """) add_kernel = mod.get_function("add_kernel") a = np.random.randn(4).astype(np.float32) b = np.random.randn(4).astype(np.float32) c = np.zeros_like(a) add_kernel(drv.In(a), drv.In(b), drv.Out(c), block=(4, 1, 1)) print("Array A:", a) print("Array B:", b) print("Result (A+B):", c) ``` 上述代码定义了一个简单的核函数 `add_kernel` 来执行数组加法操作，并将其分配到 GPU 上运行[^1]。 --- #### 使用 CuPy 进行 GPU 编程 CuPy 提供了一种类似于 NumPy 的接口，但它支持 GPU 加速运算。下面是一个基本的向量相加例子： ```python import cupy as cp size = 500 a_gpu = cp.ones((size,), dtype=cp.float32) b_gpu = cp.ones((size,), dtype=cp.float32) c_gpu = a_gpu + b_gpu # 将结果传输回 CPU c_cpu = cp.asnumpy(c_gpu) print("Vector C on GPU:", c_gpu) print("Vector C transferred to CPU:", c_cpu) ``` 此代码片段展示了如何创建两个大小相同的向量并将它们相加以生成第三个向量[^3]。 --- #### 使用 Numba 进行 GPU 编程 Numba 支持 JIT（即时编译）技术，能够自动优化 Python 函数以便于在 GPU 上高效运行。以下是如何利用 Numba 实现矩阵乘法的一个实例： ```python from numba import cuda import numpy as np @cuda.jit def matmul(A, B, C): row, col = cuda.grid(2) if row < C.shape[0] and col < C.shape[1]: tmp = 0. for k in range(A.shape[1]): tmp += A[row, k] * B[k, col] C[row, col] = tmp n = 4 A = np.full((n, n), 3, dtype=np.float32) B = np.full((n, n), 4, dtype=np.float32) C = np.empty_like(A) threadsperblock = (16, 16) blockspergrid_x = (n + threadsperblock[0] - 1) // threadsperblock[0] blockspergrid_y = (n + threadsperblock[1] - 1) // threadsperblock[1] blockspergrid = (blockspergrid_x, blockspergrid_y) matmul[blockspergrid, threadsperblock](A, B, C) print("Matrix A:\n", A) print("Matrix B:\n", B) print("Result Matrix C:\n", C) ``` 这段代码实现了两者的矩阵乘积功能，并且充分利用了 GPU 的并行处理能力[^2]。 --- #### TensorFlow 和 PyTorch 的 GPU 配置 对于深度学习框架而言，TensorFlow 和 PyTorch 可以轻松配置 GPU 计算环境。例如，在 PyTorch 中启用 GPU 很容易完成如下所示的操作： ```python import torch if torch.cuda.is_available(): device = torch.device('cuda') else: device = torch.device('cpu') tensor_a = torch.tensor([1., 2., 3.], device=device) tensor_b = tensor_a ** 2 print(tensor_b) ``` 如果设备支持 CUDA，则张量会被加载到 GPU 上；否则会退回到 CPU 处理模式[^4]。 --- #### 安装必要的依赖项 要开始 GPU 编程之旅，需确保已正确安装所需的软件包。例如，可以通过 Conda 或 Pip 工具安装 Numba 和 cuDNN Toolkit: ```bash conda install numba cudatoolkit pip install cupy-cudaXX # 替换 XX 为您的 CUDA 版本号 ``` 具体命令取决于所使用的操作系统以及目标硬件架构[^5]。 ---