在NVIDIA GPU上运行Python代码

Question

我是在NVIDIA GPU上用python编程的新手，所以有下面的问题陈述。在

我尝试使用python的igraph库对Youtube数据集（http://netsg.cs.sfu.ca/youtubedata/）分两部分进行社交网络分析。在

1. 在第一部分中，我将研究度分布、中心度度量和计算点击率、页面排名、聚类系数。在
2. 在第二部分中，我将使用监督学习、PropFlow、邻近度评分、有监督的随机行走来预测视频之间的链接。在

目前，我已经完成了预处理部分，但是当我尝试使用PyCharm IDE中的igraph库在我们的数据集的一部分（包含5538个唯一节点的子集）上生成图形时，代码运行了3个小时，看不到尽头。在

我想知道在我的机器上运行NVIDIA GPU上的python代码是否会加快速度？

还有没有任何方法可以在没有python的Anaconda发行版的情况下使用CUDA（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=7&target_type=exelocal）直接在GPU上运行用pycharm IDE编写的代码吗？我试着在网上搜索同样的东西，但是没有找到。在

系统配置

1. Windows 7（64位）

2. NVIDIA GeForce 820M GPU（2 GB）

3. RAM（8 GB）

4. Python 2.7.14

5. PyCharm IDE（社区版）

Answer 1

如果您只使用Python模块，可能大部分计算都是在它内部完成的，所以您需要改进库，而不是改进代码。在

另一方面，如果您有自己的进程，您可以使用PyCUDA来改进它们，但是请注意，并不是所有的代码都是可并行化的，而且您不会总是获得惊人的速度提升。 你可以分析你的代码，看看它是否遵循某个允许你使用GPU内核的Flynn's taxonomy。在

遗憾的是，没有神奇的插件可以在GPU上使用PyCharm运行代码。在