科学计算, 生活

Python调用GPU的常见软件包

一、常见的 GPU 计算框架

  • CUDA 系列(CUDA、cuDNN、TensorRT):仅支持 NVIDIA 显卡
  • ROCm / HIP:主要支持 AMD 显卡
  • Apple Metal:仅支持 MacOS 设备的 M 系列芯片
  • Intel oneAPI:主要支持 Intel 硬件
  • OpenCL:通用
  • Vulkan Compute:通用
  • ……

二、Python 调用 GPU 的常见软件包

1. 深度学习库

  • PyTorch
  • TensorFlow / Keras
  • JAX
  • ……

2. 通用 GPU 计算库

  • Numba:通过 @cuda.jit 装饰器将 Python 函数编译为 GPU 核函数,适合加速数值计算。
  • CuPy:模仿 NumPy 接口的 GPU 数组库,支持 CUDA 和 ROCm。
  • PyCUDA:直接调用 CUDA C 代码,提供 Python 与 CUDA 的交互接口。
  • PyOpenCL:直接调用 OpenCL 框架,支持 NVIDIA/AMD/Intel。
  • ……

个人推荐以及软件包的硬件适配情况:

总之,NVIDIA 显卡的 CUDA 软件生态比较好一些,其次是 AMD 显卡的 ROCm 以及 MacOS 设备的 M 芯片。

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