擅长:python、mysql、java
<p>确保Nvidia驱动程序是最新的,您也可以安装Cuda工具包(不确定您是否需要在collab中安装)</p>
<p>还有麻木</p>
<p>如果需要,可以使用conda安装它们</p>
<p>范例</p>
<pre><code>
conda install numba & conda install cudatoolkit
or
pip install numba
</code></pre>
<p>对于要通过GPU计算的函数,我们将使用numba.jit decorator。装饰器有几个参数,但我们将只使用目标参数。目标告诉jit编译源代码(“CPU”或“Cuda”)。“Cuda”对应于GPU。但是,如果CPU作为参数传递,那么jit会尝试优化代码,使其在CPU上运行得更快,并提高速度</p>
<pre><code>
from numba import jit, cuda
import numpy as np
@jit(target ="cuda")
def func(a):
for i in range(10000000):
a[i]+= 1
</code></pre>