我可以只使用 Python 编程 Nvidia 的 CUDA 还是必须学习 C？答案

【问题标题】：Can I program Nvidia's CUDA using only Python or do I have to learn C?我可以只使用 Python 编程 Nvidia 的 CUDA 还是必须学习 C？
【发布时间】：2011-02-26 04:39:44
【问题描述】：

我想这个问题不言自明。我有兴趣做一些严肃的计算，但我不是一名程序员。我可以将足够多的 python 串在一起来完成我想要的。但是我可以在 python 中编写一个程序并让 GPU 使用 CUDA 执行它吗？还是我必须混合使用 python 和 C？

Klockner (sp) 的“pyCUDA”网页上的示例混合了 python 和 C，所以我不确定答案是什么。

如果有人想对 Opencl 发表意见，请随意。几周前我听说了这项 CUDA 业务，不知道您可以像这样使用您的视频卡。

【问题讨论】：

我想你可以有一个 python 库，它接受用 Python 子集编写的代码，并将其编译成 PTX 指令，可以使用 CUDA API 发送到驱动程序。 Haskell 中的一些 GPU 编程方法采用了这种方法。不过，不确定它是否已经在 Python 中使用了

标签： python cuda opencl

【解决方案1】：

我相信，使用 PyCUDA，您的计算内核将始终必须编写为“CUDA C 代码”。 PyCUDA 负责许多其他繁琐的簿记工作，但不会从 Python 代码构建计算 CUDA 内核。

【讨论】：

确实如此，尽管有一些有趣的项目可以做到；看我的回答。 ;)
我们在工作中使用 PyCUDA 并获得了不错的效果。编写纯 CUDA C 的优点是您可以从其他人那里获得帮助和 sn-ps，而无需翻译您的 API 特定的 python 代码。

【解决方案2】：

pyopencl 提供了一个有趣的 PyCUDA 替代方案。它被描述为 PyCUDA 的“姐妹项目”。它是 OpenCL API 的完整包装器。

据我了解，OpenCL 具有在 Nvidia 以外的 GPU 上运行的优势。

【讨论】：

OpenCL 理论上也可以在支持的 CPU 上执行。然而，到目前为止，Nvidia 硬件之外的支持还不够完善。

【解决方案3】：

您应该看看CUDAmat 和Theano。两者都是编写在 GPU 上执行的代码的方法，而无需真正了解 GPU 编程。

【讨论】：

【解决方案4】：

已经有了很好的答案，但另一个选择是Clyther。通过将 Python 的一个子集编译到 OpenCL 内核中，它可以让您编写 OpenCL 程序，甚至无需使用 C。

【讨论】：

【解决方案5】：

有一组很好的、基本的数学结构，其中计算内核已经编写好，可以通过 pyCUDA 的cumathmodule 访问。如果您想做更多涉及或特定/自定义的东西，您将不得不在内核定义中编写一点 C，但是 pyCUDA 的好处是它会为您完成繁重的 C 提升；它在后端进行了大量的元编程，因此您不必担心严肃的 C 编程，只需担心小部分。给出的示例之一是用于计算点积的 Map/Reduce 内核：

dot_krnl = ReductionKernel(np.float32, neutral="0", reduce_expr="a+b", map_expr="x[i]*y[i]", arguments="float *x, float *y")

每个参数中的小sn-ps 代码都是C 行，但它实际上是为您编写程序。 ReductionKernel 是用于 map/reducish 类型函数的自定义内核类型，但有不同的类型。官方 pyCUDA documentation 的示例部分更详细。

祝你好运！

【讨论】：

【解决方案6】：

一个有前途的库是Copperhead (alternative link)，你只需要装饰你想由 GPU 运行的函数（然后你可以选择加入/退出它，看看什么是最好的用于该功能的 cpu 或 gpu）

【讨论】：

装饰器方法很有意义。 +1 建议。

【解决方案7】：

Scikits CUDA package 可能是一个更好的选择，前提是它不需要任何低级知识或 C 代码来进行任何可以表示为 numpy 数组操作的操作。

【讨论】：

【解决方案8】：

我想知道同样的事情并进行了一些搜索。我发现下面链接的文章似乎回答了您的问题。但是，您早在 2014 年就问过这个问题，而 Nvidia 的文章没有具体日期。

https://developer.nvidia.com/how-to-cuda-python

视频介绍了设置、初始示例以及非常重要的分析。但是，我不知道您是否可以实现所有常用的通用计算模式。我认为你可以，因为据我所知，NumPy 没有任何限制。

【讨论】：