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我正在尝试使用单纯形优化解决 GPU 上的熵问题。因为单纯形的每次迭代都依赖于前一个迭代,所以我相信我无法让我的算法并行。

然而,在对 PyOpenCl 和 Numbapro 进行了一些研究之后,OpenCl 提供了一种称为 SIMD 的编程架构。我只是想知道 Numbapro 是否会提供相同的功能?

到目前为止,我已经对部分代码尝试了 jit、autojit 和矢量化,但没有任何性能提升的迹象。

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是的,它确实。

请在https://developer.nvidia.com/how-to-cuda-python观看视频- 它准确显示了您感兴趣的内容。

于 2016-08-05T10:08:17.263 回答