用Python编写CUDA程序的技巧
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简介：
本教程介绍如何利用Python语言高效地编写和优化CUDA程序，涵盖GPU编程基础、性能调试及常用库的使用方法。
使用Python编写CUDA程序主要有两种方式：
* Numba
* PyCUDA
Numbapro现已不再推荐使用，其功能已经被拆分并分别集成到了accelerate和Numba中。
以下是一个关于如何在函数上方添加相关指令标记以使Python代码可以在GPU上运行的例子：
```python
import numpy as np
from timeit import default_timer as timer
from numba import jit
@jit(nopython=True)
def example_function(x):
return x ** 2
x = np.arange(100).astype(np.float32)
start = timer()
y = example_function(x)
end = timer()
print(Time elapsed in seconds is:, end - start)
```
Numba通过即时编译机制（JIT）优化Python代码，能够针对特定硬件环境进行优化，并且支持CPU和GPU的并行计算。此外，它还与NumPy兼容良好，使得编写在GPU上运行的高效Python程序变得简单便捷。
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