Vollgas mit der GPU, Teil 2 15.04.2019, 00:00 Uhr

CUDA mit Python

Die Python-Bibliothek numba vereinfacht das Programmieren von GPU-Berechnungen.
Im ersten Teil dieser Serie [1] wurde gezeigt, wie mit C/C++ direkt auf die CUDA-Bibliotheken zugegriffen wird. Allerdings ist es nicht jedermanns Sache, eine Kernel-Funktion in der Sprache C zu programmieren. Auf der Suche nach einer einfacheren Möglichkeit, Code auf einer Grafikkarte (GPU) auszuführen, findet man die Python-Bibliothek numba. Die ist schnell installiert, sofern bereits eine Python-Umgebung vorhanden ist. Zuerst muss das aktuelle CUDA-SDK installiert werden [2], dann folgt die Zusatz-Bibliothek installieren mit:


pip install numba

dotnetpro

Sie wollen zukünftig auch von den Vorteilen eines plus-Abos profitieren? Werden Sie jetzt dotnetpro-plus-Kunde
  • 2 Monate Gratis testen
  • Über 4.000 qualifizierte Fachartikel
  • Auf jedem Gerät verfügbar