了解CUDA、Numba、Cupy等的扩展示例

Extended example to understand CUDA, Numba, Cupy, etc(了解CUDA、Numba、Cupy等的扩展示例)

问题描述

几乎所有在线提供的Numba、CuPy等示例都是简单的数组添加，显示了从CPU单核/线程到GPU的加速比。而命令文档大多缺乏好的例子。此帖子旨在提供更全面的示例。

提供的初始代码here。这是经典元胞自动机的一个简单模型。最初，它甚至不使用numpy，只使用纯python和Pyglet模块进行可视化。

我的目标是将此代码扩展到特定问题(这将是非常大的问题)，但首先我认为最好已经针对GPU使用进行了优化。

Game_of_lif.py为：

import random as rnd
import pyglet
#import numpy as np
#from numba import vectorize, cuda, jit

class GameOfLife: 
 
    def __init__(self, window_width, window_height, cell_size, percent_fill):
        self.grid_width = int(window_width / cell_size) # cell_size 
        self.grid_height = int(window_height / cell_size) # 
        self.cell_size = cell_size
        self.percent_fill = percent_fill
        self.cells = []
        self.generate_cells()
  
    def generate_cells(self):
        for row in range(0, self.grid_height): 
            self.cells.append([])
            for col in range(0, self.grid_width):
                if rnd.random() < self.percent_fill:
                    self.cells[row].append(1)
                else:
                    self.cells[row].append(0)
                
    def run_rules(self): 
        temp = []
        for row in range(0, self.grid_height):
            temp.append([])
            for col in range(0, self.grid_width):
                cell_sum = sum([self.get_cell_value(row - 1, col),
                                self.get_cell_value(row - 1, col - 1),
                                self.get_cell_value(row,     col - 1),
                                self.get_cell_value(row + 1, col - 1),
                                self.get_cell_value(row + 1, col),
                                self.get_cell_value(row + 1, col + 1),
                                self.get_cell_value(row,     col + 1),
                                self.get_cell_value(row - 1, col + 1)])
                
                if self.cells[row][col] == 0 and cell_sum == 3:
                    temp[row].append(1)
                elif self.cells[row][col] == 1 and (cell_sum == 3 or cell_sum == 2):
                    temp[row].append(1)
                else:                 
                    temp[row].append(0)
        
        self.cells = temp

    def get_cell_value(self, row, col): 
        if row >= 0 and row < self.grid_height and col >= 0 and col < self.grid_width:
           return self.cells[row][col]
        return 0

    def draw(self): 
        for row in range(0, self.grid_height):
            for col in range(0, self.grid_width):
                if self.cells[row][col] == 1:
                    #(0, 0) (0, 20) (20, 0) (20, 20)
                    square_coords = (row * self.cell_size,                  col * self.cell_size,
                                     row * self.cell_size,                  col * self.cell_size + self.cell_size,
                                     row * self.cell_size + self.cell_size, col * self.cell_size,
                                     row * self.cell_size + self.cell_size, col * self.cell_size + self.cell_size)
                    pyglet.graphics.draw_indexed(4, pyglet.gl.GL_TRIANGLES,
                                         [0, 1, 2, 1, 2, 3],
                                         ('v2i', square_coords))

首先，我可以在generate_cellsthisself.cells = np.asarray(self.cells)和run_rulesthisself.cells = np.asarray(temp)末尾使用numpy添加，因为以前这样做不会带来加速，如here所示。(实际上更改为numpy不会带来明显的加速)

例如，关于GPU，我在每个函数前面添加了@jit，变得非常慢。 我还尝试使用@vectorize(['float32(float32, float32)'], target='cuda')，但这引发了一个问题：如何在仅将self作为输入参数的函数中使用@vectorize？

我也试过用numpy代替cupy，像self.cells = cupy.asarray(self.cells)，但也变得很慢。

遵循GPU使用扩展示例的最初想法，解决该问题的正确方法是什么？modifications/vectorizations/parallelizations/numba/cupy等放在哪里好呢？最重要的是，为什么？

其他信息：除了提供的代码之外，还有main.py文件：

import pyglet
from game_of_life import GameOfLife 
 
class Window(pyglet.window.Window):
 
    def __init__(self):
        super().__init__(800,800)
        self.gameOfLife = GameOfLife(self.get_size()[0],
                                     self.get_size()[1],
                                     15,  # the lesser this value, more computation intensive will be
                                     0.5) 

        pyglet.clock.schedule_interval(self.update, 1.0/24.0) # 24 frames per second
 
    def on_draw(self):
        self.clear()
        self.gameOfLife.draw()
        
    def update(self, dt):
        self.gameOfLife.run_rules()
 
if __name__ == '__main__':
    window = Window()
    pyglet.app.run()

GPU

我不太理解您的示例，但我只需要推荐答案计算。经过几天的痛苦，我可能会明白它的用法，所以我会给你看，希望能对你有所帮助。 另外，我需要指出的是，在使用"；.kernel(Cuts，Cuts"；)时，我会放两个。因为第一个参数在传入时指定了类型，所以它将被核心用作遍历元素，不能被索引读取。所以我使用第二个来计算自由索引数据。

```
binsort_kernel = cp.ElementwiseKernel(
'int32 I,raw T cut,raw T ind,int32 row,int32 col,int32 q','raw T out,raw T bin,raw T num',    
'''
int i_x = i / col;                
int i_y = i % col;                
int b_f = i_x*col;                
int b_l = b_f+col;                
int n_x = i_x * q;                
int inx = i_x%row*col;            
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
int r_x = 0; int adi = 0; int adb = 0;  
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
if (i_y == 0)
{
for(size_t j=b_f; j<b_l; j++){
    if (cut[j]<q){                
        r_x = inx + j -b_f;       
        adb = n_x + cut[j];       
        adi = bin[adb] + num[adb];
        out[adi] = ind[r_x];      
        num[adb]+= 1;             
    }}
}
////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
''','binsort')

binsort_kernel(cuts,cuts,ind,row,col,q,iout,bins,bnum)

这篇关于了解CUDA、Numba、Cupy等的扩展示例的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！