用PythonCUDA实现并行计算加速的示例分析

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计算机视觉类程序往往面临处理大量的数据和密集的计算，所以程序优化是每一个从业者所不可避免的。

作为当前最主流的并行化程序编程方法之一，CUDA 能实现在 CPU 和 GPU 上的异构编程，有效地管理可用资源并提供最大化的执行速度增益。在当前火热的高性能计算、人工智能等领域，CUDA 也都展现了它不俗的实力。可以说，掌握了 CUDA，就掌握了一把通向并行计算世界的钥匙。

在 CUDA 开发的过程中，C 语言和 C++ 凭借天生优越的可移植性和可扩展性，曾一直都是开发者的最佳选择之一。但强大、优越的性能也注定了需要开发者提前进行大量的知识技能储备以及实战经验，这无疑为 CUDA 在开发者群体中的普及限制了很多条件。

除此之外，C 和 C++ 的开发效率也并不高，以所有开发者的第一行代码“hello world”为例，C 和 C++ 需要 4 行代码，而用 Python 实现则只需要 1 行。

不只是在语法上更加简洁，Python 在各方面的使用门槛都要低于 C 和 C++。因为 Python 数据类型丰富，代码结构清晰，并且背靠强大的开源类库，因此用 Python 进行开发比其他语言更便捷高效，即便是零经验的新手也能轻松掌握。

如果能用 Python 来写 CUDA，对开发者而言无疑是最理想的场景。

Numba 编译器的出现，让一切成为了可能。

Numba 是一个支持 Python CUDA 的编译器，它为 Python 开发人员提供了一个简单的进入 GPU 加速计算的入口，能让开发者仅使用纯 Python 语法，就能创建自定义、调优的并行内核，在保持 Python 的便捷和优势性的同时，实现高性能的并行计算。用 Python 写 CUDA，即便是新手也能一探 CUDA 的奥秘，轻松地加入到 CUDA 开发的队伍之中。

在高性能计算、人工智能等领域对并行计算能力的需求日益增长的今天，CUDA 吸引了越来越多的目光。能用 Python 这一样便捷、高效的语言代替复杂的 C、C++，实现高效的 CUDA 开发，是所有追赶技术浪潮的的开发者的福音。

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