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3. 用于 CUDA GPU 的 Numba

来源 apachecn 浏览 294 扫码 分享 2022-06-06 09:43:27
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    • 1. 用户手册
    • 1.1. Numba 的 ~ 5 分钟指南
    • 1.2。概述
    • 1.3。安装
    • 1.4。使用@jit 编译 Python 代码
    • 1.5。使用@generated_jit 进行灵活的专业化
    • 1.6。创建 Numpy 通用函数
    • 1.7。用@jitclass 编译 python 类
    • 1.8。使用@cfunc 创建 C 回调
    • 1.9。提前编译代码
    • 1.10。使用@jit 自动并行化
    • 1.11。使用@stencil装饰器
    • 1.12。从 JIT 代码 中回调到 Python 解释器
    • 1.13。性能提示
    • 1.14。线程层
    • 1.15。故障排除和提示
    • 1.16。常见问题
    • 1.17。示例
    • 1.18。会谈和教程
    • 2. 参考手册
    • 2.1。类型和签名
    • 2.2。即时编译
    • 2.3。提前编译
    • 2.4。公用事业
    • 2.5。环境变量
    • 2.6。支持的 Python 功能
    • 2.7。支持的 NumPy 功能
    • 2.8。与 Python 语义的偏差
    • 2.9。浮点陷阱
    • 2.10。 Python 2.7 寿命终止计划
    • 3. 用于 CUDA GPU 的 Numba
    • 3.1。概述
    • 3.2。编写 CUDA 内核
    • 3.3。内存管理
    • 3.4。编写设备功能
    • 3.5。 CUDA Python 中支持的 Python 功能
    • 3.6。支持的原子操作
    • 3.7。随机数生成
    • 3.8。设备管理
    • 3.10。示例
    • 3.11。使用 CUDA 模拟器 调试 CUDA Python
    • 3.12。 GPU 减少
    • 3.13。 CUDA Ufuncs 和广义 Ufuncs
    • 3.14。共享 CUDA 内存
    • 3.15。 CUDA 阵列接口
    • 3.16。 CUDA 常见问题
    • 4. CUDA Python 参考
    • 4.1。 CUDA 主机 API
    • 4.2。 CUDA 内核 API
    • 4.3。内存管理
    • 5. 用于 AMD ROC GPU 的 Numba
    • 5.1。概述
    • 5.2。编写 HSA 内核
    • 5.3。内存管理
    • 5.4。编写设备功能
    • 5.5。支持的原子操作
    • 5.6。代理商
    • 5.7。 ROC Ufuncs 和广义 Ufuncs
    • 5.8。示例
    • 6. 扩展 Numba
    • 6.1。高级扩展 API
    • 6.2。低级扩展 API
    • 6.3。示例：间隔类型
    • 7. 开发者手册
    • 7.1。贡献给 Numba
    • 7.2。 Numba 建筑
    • 7.3。多态调度
    • 7.4。关于发电机的注意事项
    • 7.5。关于 Numba Runtime 的注意事项
    • 7.6。使用 Numba Rewrite Pass 获得乐趣和优化
    • 7.7。实时变量分析
    • 7.8。上市
    • 7.9。模板注释
    • 7.10。关于自定义管道的注意事项
    • 7.11。环境对象
    • 7.12。哈希 的注意事项
    • 7.13。 Numba 项目路线图
    • 8. Numba 增强建议
    • 9. 术语表
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