是否有一种简单的方法可以通过定义的 python 函数与 GPU 进行并行处理？答案

【问题标题】：Is there an easy way of parallel processing with GPU with a defined python function?是否有一种简单的方法可以通过定义的 python 函数与 GPU 进行并行处理？
【发布时间】：2021-05-01 14:34:44
【问题描述】：

首先，我阅读了该主题的多个论坛、论文和文章。我不需要在我的进程中实现 GPU 的使用，但是它们变得更加健壮。问题是我在 python 中创建了一个有点复杂的函数，在 numpy 中矢量化并使用 @jit 使其运行得更快。

但是，我的 GPU (AMD) 没有在任务面板中显示使用 (0%)。我看过 PyOpenCL，但是我想知道是否有比翻译代码更简单的方法。该函数很快，问题是我想使用并行处理来迭代该函数 1800 万次，目前我需要 5 个小时进入多个进程，我知道我可以在 CPU 上使用多处理，但我想使用我的 GPU ，是否有一些“简单”的方法可以在 GPU 上拆分任务？

【问题讨论】：

标签： python parallel-processing gpu

【解决方案1】：

我们有一些discussion，Numba 是否可以自动为 GPU 编译代码。我认为它能够，但现在这种方式已被弃用。另一种方法是使用@numba.cuda.jit 并根据CUDA 块、线程等编写代码。它运作良好。有了它，您就进入了 CUDA 编程的大而迷人的（我不是在开玩笑）世界。您可以使用不同的参数并行运行您的大功能。也许你甚至不需要为此重写它自己......

【讨论】：

我认为它适用于 NVIDIA GPU，但 AMD 怎么样？