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cuda - @cuda.jit 和 @jit(target ='gpu') 的区别

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-03 16:06:14 26 4
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我有一个关于使用 Continuum 的 Accelerate 和 numba 包中的 Python CUDA 库的问题。正在使用装饰器@jittarget = gpu@cuda.jit ?

最佳答案

不,它们不一样,尽管最终编译到 PTX 到汇编程序的路径是。 @jit装饰器是通用编译器路径,可以选择将其引导到 CUDA 设备上。 @cuda.jit装饰器实际上是 Continuum Analytics 开发的低级 Python CUDA 内核方言。因此,您可以获得对 CUDA 内置变量的支持,例如 threadIdx和内存空间说明符,如 __shared__@cuda.jit .

如果你想用 Python 编写一个 CUDA 内核并编译和运行它,使用 @cuda.jit .否则,如果您想加速现有的 Python 片段,请使用 @jit带有 CUDA 目标。

关于cuda - @cuda.jit 和 @jit(target ='gpu') 的区别,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35890045/

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