r0-r3 用作传入函数参数，传出函数返回值。在子程序调用之间，可以将 r0-r3 用于任何用途。被调用函数在返回之前不必恢复 r0-r3。...r12 是内部调用暂时寄存器 ip。它在过程链接胶合代码（例如，交互操作胶合代码）中用于此角色。在过程调用之间，可以将它用于任何用途。被调用函数在返回之前不必恢复 r12。 4....sp 中存放的值在退出被调用函数时必须与进入时的值相同。 5. 寄存器 r14 是链接寄存器 lr。如果您保存了返回地址，则可以在调用之间将 r14 用于其它用途，程序返回时要恢复 6....fun代码 13.c入栈 14.可以看到函数fun的数据 形参a,b 在上一层函数的栈中....此步取值到加法器中进行加法运算,再赋值给c 15.c赋给返回值,填入上面的留空位置 16.栈底恢复上一层 17.lr赋值给pc, 实现了跳转 18.返回值赋值给全局变量m 19.前面函数调用的形参已经无用
Numba并不能加速程序，有可能速度更慢，而且在模拟器能够运行的程序，并不能保证一定能在真正的GPU上运行，最终还是要以GPU为准。...GPU程序执行流程 当引入GPU后，计算流程变为： 初始化，并将必要的数据拷贝到GPU设备的显存上。 CPU调用GPU函数，启动GPU多个核心同时进行计算。 CPU与GPU异步计算。...与传统的Python CPU代码不同的是： 使用from numba import cuda引入cuda库 在GPU函数上添加@cuda.jit装饰符，表示该函数是一个在GPU设备上运行的函数，GPU函数又被称为核函数...主函数调用GPU核函数时，需要添加如[1, 2]这样的执行配置，这个配置是在告知GPU以多大的并行粒度同时进行计算。...() 总结 Python Numba库可以调用CUDA进行GPU编程，CPU端被称为主机，GPU端被称为设备，运行在GPU上的函数被称为核函数，调用核函数时需要有执行配置，以告知CUDA以多大的并行粒度来计算
“一条鱼”就是题目中的那个问题本身：“UVM中怎么在sequence中调用agent中的函数”。这个问题很多同学猛的听到可能还是会有一些懵，反应不出一个优雅的解决方法。...并且定义了名叫top的module，核心就58行一句话，通过run_test启动jerry_base_test。 我们再明确下要解决的问题是“怎么在sequence中调用agent中的函数？”...，基于这几个代码段，具体化为：“怎么在jerry_sequence中调用jerry_agent中的hi()函数？” 我们重点看下前面提到的“两步跳跃法”的功能实现： 1....在代码段的34行，我们声明了一个更加原始的uvm_component类型的句柄parent，在38行中把它指向了jerry_agent的对象上。...终于，在40行，我们通过agt句柄，调用jerry_agent中的函数hi()。如果成功打印其中的字符串就说明我们实现了我们的目标。
如果你在使用Python进行高性能计算，Numba提供的加速效果可以比肩原生的C/C++程序，只需要在函数上添加一行@jit的装饰。它支持CPU和GPU，是数据科学家必不可少的编程利器。...Numba的@jit装饰器就像自动驾驶，用户不需要关注到底是如何优化的，Numba去尝试进行优化，如果发现不支持，那么Numba会继续用Python原来的方法去执行该函数，即图 Python解释器工作原理中左侧部分...使用Numba时，总时间 = 编译时间 + 运行时间。相比所能节省的计算时间，编译的时间开销很小，所以物有所值。对于一个需要多次调用的Numba函数，只需要编译一次，后面再调用时就不需要编译了。...) = %s" % (end - start)) 代码中两次调用Numba优化函数，第一次执行时需要编译，第二次使用缓存的代码，运行时间将大大缩短： Elapsed (with compilation...Numba到底有多快 网上有很多对Numba进行性能评测的文章，在一些计算任务上，Numba结合NumPy，可得到接近C语言的速度。 ?
Numba是一个针对Python的开源JIT编译器，由Anaconda公司主导开发，可以对Python原生代码进行CPU和GPU加速。Numba对NumPy数组和函数非常友好。...实践上，一般推荐将代码中计算密集的部分作为单独的函数提出来，并使用nopython方式优化，这样可以保证我们能使用到Numba的加速功能。...使用Numba时，总时间 = 编译时间 + 运行时间。相比所能节省的计算时间，编译的时间开销很小，所以物有所值。对于一个需要多次调用的Numba函数，只需要编译一次，后面再调用时就不需要编译了。...) = %s" % (end - start)) 代码中两次调用Numba优化函数，第一次执行时需要编译，第二次使用缓存的代码，运行时间将大大缩短： Elapsed (with compilation...这样不会加快执行速度，但是会加快编译速度，可以更快将函数编译到机器码上。 参考资料 https://lulaoshi.info/gpu/python-cuda/numba.html
技术背景 在前面的几篇博客中我们介绍了在Python中使用Numba来写CUDA程序的一些基本操作和方法，并且展示了GPU加速的实际效果。...在可并行化的算法中，比如计算两个矢量的加和，或者是在分子动力学模拟领域中的查找近邻表等等，都是可以直接并行的算法，而且实现起来难度不大。...is: {}s'.format(nb_time)) 这里需要重点关注的就是用CUDA实现的简单函数ReducedSum，这个函数中调用了CUDA的atomic.add方法，用这个方法直接替代系统内置的加法...is: 0.01042938232421875s 在GPU的计算中，会有一定的精度损失，比如这里的误差率就在1e-06级别，但是运行的速度要比numpy的实现快上2倍！...总结概要 我们知道GPU加速在可并行化程度比较高的算法中，能够发挥出比较大的作用，展示出明显的加速效果，而对于一些线程之间存在依赖这样的场景就不一定能够起到很大的加速作用。
@vectorize 装饰器 在 GPU 上运行函数 扩展阅读 参考 注意： 这篇文章的 Jupyter Notebook 代码在我的 Github 上：SpeedUpYourAlgorithms-Numba...这个视频讲述了一个用 Numba 加速用于计算流体动力学的Navier Stokes方程的例子： 6. 在GPU上运行函数 ?...为此您必须从 numba 库中导入 cuda。 但是要在 GPU 上运行代码并不像之前那么容易。为了在 GPU 上的数百甚至数千个线程上运行函数，需要先做一些初始计算。...实际上，您必须声明并管理网格，块和线程的层次结构。这并不那么难。 要在GPU上执行函数，您必须定义一个叫做 核函数 或 设备函数 的函数。首先让我们来看 核函数。...ctypes – 在 nopython 模式下支持调用 ctypes 包装函数。 Cython 导出的函数是 可调用 的。
在 24式加速你的Python中介绍对循环的加速方法中，一个办法就是采用 Numba 加速，刚好最近看到一篇文章介绍了利用 Numba 加速 Python ，文章主要介绍了两个例子，也是 Numba 的两大作用...一种常用解决方法，就是用如 C++ 改写代码，然后用 Python 进行封装，这样既可以实现 C++ 的运行速度又可以保持在主要应用中采用 Python 的方便。...采用 Numba 并不需要添加非常复杂的代码，只需要在想优化的函数前 添加一行代码，剩余的交给 Numba 即可。...加速 Python 循环 Numba 的最基础应用就是加速 Python 中的循环操作。 首先，如果你想使用循环操作，你先考虑是否可以采用 Numpy 中的函数替代，有些情况，可能没有可以替代的函数。...第二个参数是 target ，它有以下三个可选数值，表示如何运行函数： cpu：运行在单线程的 CPU 上 parallel：运行在多核、多线程的 CPU cuda：运行在 GPU 上 parallel
我们来具体看一下如何用 numba 加速 python 代码：在实际使用过程中，numba 其实是以装饰器的形式加在 python 函数上的，用户可以不用关心到底 numba 是通过什么方法来优化代码，...在第一次调用 numba 装饰的函数时，numba 将在调用期间推断参数类型，numba 会结合给定的参数类型将其编译为机器代码。...其余部分还是使用 python 原生代码，这样一方面就可以做到在 numba 加速不明显或者无法加速的代码中调用各种函数实现自己的代码逻辑， 另一方面也能享受到 numba 的加速效果。...python 代码直接编译为遵循 CUDA 执行模型的 CUDA 内核和设备函数来支持 CUDA GPU 编程（ 但是实际上 numba 目前支持的 CUDA API 很少，希望开发团队能更肝一点~~...x_device = cuda.to_device(x) y_device = cuda.to_device(y) # 在 gpu 上初始化一块用于存放 gpu 计算结果的空间 gpu_result
阅读完以上文章后，相信读者已经对英伟达GPU编程有了初步的认识，这篇文章将谈谈如何将GPU编程应用到实际问题上，并使用Python Numba给出具体的B-S模型实现。 ?...AMBER 16在英伟达的GPU上的运行速度比仅使用CPU的系统快15倍；金融领域则需要使用GPU加速的机器学习来对各类金融产品做分析和预测。...B-S模型为Python Numba官方提供的样例程序，我在原来基础上做了一些简单修改。...关于概率密度函数和累计概率分布函数我这里不做赘述，本科的概率论课程都会涉及，网络上也有很多详细介绍。我随机初始化了一些数据，并保存在了numpy向量中。...注意，在CPU上使用numpy时，尽量不要用for对数组中每个数据处理，而要使用numpy的向量化函数。
2、学习如何将CPU上的结构（例如向量和图像）映射到 GPU 上例如线程和块。循环模式和辅助函数可以帮助我们解决这个问题。 3、理解驱动 GPU 编程的异步执行模型。...第一个需要注意的是内核(启动线程的GPU函数)不能返回值。所以需要通过传递输入和输出来解决这个问题。这是C中常见的模式，但在Python中并不常见。 在调用内核之前，需要首先在设备上创建一个数组。...在较新版本的 Numba 中可能会会收到一条警告，指出我们使用内核使用了非设备上的数据。这条警告的产生的原因是将数据从主机移动到设备非常慢， 我们应该在所有参数中使用设备数组调用内核。...CUDA内核是由主机(CPU)启动的设备函数但它们是在GPU上执行的，GPU和CPU不通信（除非我们让它们通信）。...在使用 Numba 时，我们还有一个细节需要注意：Numba 是一个 Just-In-Time 编译器，这意味着函数只有在被调用时才会被编译。因此计时函数的第一次调用也会计时编译步骤，这通常要慢得多。
技术背景 之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客。...: 2 gridDim: 2 总结 我们可以用如下的一张图来总结刚才提到的GPU网格的概念，在上面的测试案例中，我们在GPU上划分一块2*4大小的阵列用于我们自己的计算，每一行都是一个块，每一列都是一个线程...实现的Python的GPU加速程序，采用的jit即时编译的模式，也就是说，在运行调用到相关函数时，才会对其进行编译优化。...但是从第二次运行调用开始，就不需要重新编译，这时候GPU加速的效果就体现出来了，运行结果如下： $ python3 gpu_add.py The error between numba and numpy...对于一些工业和学界常见的场景，比如分子动力学模拟中的系统演化，或者是深度学习与量子计算中的参数优化，都是相同维度参数多步运算的一个过程，非常适合使用即时编译的技术，配合以GPU高度并行化的加速效果，能够在实际工业和学术界的各种场景下发挥巨大的作用
本文仍然使用Python版的Numba库调用CUDA，有更复杂需求的朋友可以直接使用C/C++调用CUDA，并阅读英伟达的官方文档。...网格跨度 我们可以在0号线程中，处理第0、8、16、24号数据，就能解决数据远大于执行配置中的线程总数的问题，用程序表示，就是在核函数里再写个for循环。...多流 参照上图，可将这三个规则解释为： 非默认流1中，根据进流的先后顺序，核函数1和2是顺序执行的。 无法保证核函数2与核函数4的执行先后顺序，因为他们在不同的流中。...下文将以矩阵乘法为例，展示如何使用Shared Memory来优化程序。 二维和三维执行配置 在解释内存优化前，先填一下之前埋下的多维执行配置的坑。...例如，一个二维配置，某个线程在矩阵中的位置可以表示为： col = cuda.threadIdx.y + cuda.blockDim.y * cuda.blockIdx.y 如何将二维Block映射到自己的数据上并没有固定的映射方法
在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案，包括之前的博客中提到的cupy、pycuda和numba.cuda，都是GPU加速的标志性Python库。...这里我们重点推numba.cuda这一解决方案，因为cupy的优势在于实现好了的众多的函数，在算法实现的灵活性上还比较欠缺；而pycuda虽然提供了很好的灵活性和相当高的性能，但是这要求我们必须在Python...因此我们可以选择numba.cuda这一解决方案，只要在Python函数前方加一个numba.cuda.jit的修饰器，就可以在Python中用最Python的编程语法，实现GPU的加速效果。...is: 0.0 需要说明的是，这里仅仅运行了一次的程序，而jit即时编译的加速效果在第一次的运行中其实并不明显，甚至还有一些速度偏慢，但是在后续过程的函数调用中，就能够起到比较大的加速效果。...这种计算场景可并行化的程度较高，而且函数会被多次用到（在分子动力学模拟的过程中，每一个step都会调用到这个函数），因此这是一种最典型的、最适用于GPU加速场景的案例。
在前一篇文章中，我们介绍了如何使用 GPU 运行的并行算法。...所以在本篇文章的Numba代码中，我们将介绍一些允许线程在计算中协作的常见技术。...到目前为止，我们还没有学会如何让线程相互通信……事实上，我们之前说过不同块中的线程不通信。我们可以考虑只启动一个块，但是我们上次也说了，在大多数 GPU 中块只能有 1024 个线程！...内核通常依赖于较小的函数，这些函数在GPU中定义，只能访问GPU数组。这些被称为设备函数（Device functions）。与内核函数不同的是，它们可以返回值。...正确:来自不同步(不正确)内核的结果。 总结 本文介绍了如何开发需要规约模式来处理1D和2D数组的内核函数。在这个过程中，我们学习了如何利用共享数组和设备函数。
python、c、numba三种编译器速度对比 使用numba非常简单，只需要将numba装饰器应用到python函数中，无需改动原本的python代码，numba会自动完成剩余的工作。...2 numba适合科学计算 numpy是为面向numpy数组的计算任务而设计的。 在面向数组的计算任务中，数据并行性对于像GPU这样的加速器是很自然的。...Numba了解NumPy数组类型，并使用它们生成高效的编译代码，用于在GPU或多核CPU上执行。特殊装饰器还可以创建函数，像numpy函数那样在numpy数组上广播。 什么情况下使用numba呢？...numba import jit 第二步：传入numba装饰器jit，编写函数 # 传入jit，numba装饰器中的一种 @jit(nopython=True) def go_fast(a): #...这些异常通常表示函数中需要修改的位置，以实现优于Python的性能。强烈建议您始终使用nopython = True。
python、c、numba三种编译器速度对比 使用numba非常简单，只需要将numba装饰器应用到python函数中，无需改动原本的python代码，numba会自动完成剩余的工作。...2 numba适合科学计算 numpy是为面向numpy数组的计算任务而设计的。 在面向数组的计算任务中，数据并行性对于像GPU这样的加速器是很自然的。...Numba了解NumPy数组类型，并使用它们生成高效的编译代码，用于在GPU或多核CPU上执行。特殊装饰器还可以创建函数，像numpy函数那样在numpy数组上广播。 什么情况下使用numba呢？...numba import jit 第二步：传入numba装饰器jit，编写函数 # 传入jit，numba装饰器中的一种 @jit(nopython=True) def go_fast(a): # 首次调用时...这些异常通常表示函数中需要修改的位置，以实现优于Python的性能。强烈建议您始终使用nopython = True。
Python NumPy 高级教程：GPU 加速 在处理大规模数据集或进行复杂计算时，利用 GPU 进行加速是一种常见的优化手段。NumPy 提供了一些工具和技术，可以方便地在 GPU 上执行计算。...在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的 GPU 加速，并通过实例演示如何应用这些技术。 1....使用 CuPy 库 CuPy 是一个 NumPy 兼容的 GPU 数组库，它允许在 GPU 上执行 NumPy 风格的操作。...通过使用 Numba 的 cuda.jit 装饰器，可以将普通的 Python 函数编译为在 GPU 上运行的代码。...总结 通过结合上述技巧，你可以在 NumPy 中实现 GPU 加速，提高代码的执行效率。选择合适的工具和技术取决于你的具体应用场景和计算任务。
什么是 JIT Python 是门多才多艺的语言，既可以写后端，也可以做数据分析，既可以智能化运维，也可以搞渗透，既可以写爬虫，又可以做机器学习深度学习。...这些字节码指令，是运行在 Python 虚拟机上的。因为这些是运行在虚拟机的，自然而然就比 C/C++ 等可以编译为机器码的语言慢很多。当然，影响执行效率的因素还有很多，这里就不叙述。...这样，程序就可以跳过虚拟机直接在硬件上运行，执行速度大幅提高。 JIT 技术在 Java 中使用非常广泛。不过在 Python 中，以往 JIT 并不完善，听说过的人很少。...它支持 Python 的原生函数和 Numpy，可以在 x86、x86_64、ppc64、armv7l、armv8l 等架构上运行，支持 Windows、MacOS 和 Linux。...举一个简单的例子，只需要在函数上加上一个装饰器，Numba 就会自动将这些代码编译成机器码： from numba import jit import random @jit(nopython=True
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