本文实例讲述了Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能。分享给大家供大家参考，具体如下： Nvidia的CUDA 架构为我们提供了一种便捷的方式来直接操纵GPU 并进行编程，但是基于 C语言的CUDA实现较为复杂，开发周期较长。而python 作为一门广泛使用的语言，具有 简单易学、语法简单、开发迅速等优点。作为第四种CUDA支持语言，相信python一定会 在高性能计算上有杰出的贡献–pyCUDA。 pyCUDA特点 CUDA完全的python实现 编码更为灵活、迅速、自适应调节代码 更好的鲁棒性，自动管理目标生命周期和错误检测 包含易用的工具包，包括基于GP

腾讯数字生态大会-GPU 加速的 Spark 3.pdf

主要介绍了Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能,结合实例形式分析了Python使用pyCUDA进行GPU加速并行计算的原理与相关实现操作技巧,需要的朋友可以参考下

matlab雷达界面代码OSUBP 由俄亥俄州立大学电气与计算机工程学系与生物医学信息学系合作开发的，用于合成Kong径雷达成像的GPU加速反投影。 潜入： 内核：（阅读本文） PyCUDA设置：（运行此） 即将来临： 平铺 双重支持 PyCUDA中的实时代码生成 进一步分析Matlab和CUDA成像仪之间的输出错误 非Matlab数据加载器，预处理器和可视化 仅限Matlab的MEX界面 所需的软件包： Python CUDA 皮卡达 裹包 Matlab的数据加载 受到推崇的： 智者 原始阶段历史记录GOTCHA公共数据集：城市环境中的GOTCHA体积SAR数据集和基于SAR的GMTI质询问题（请忽略“无效的SSL证书”警告，并发送电子邮件给SDMS要求他们修复） 参考： AFRL bpBasic Matlab软件包：请与LeRoy Gorham先生联系，AFRL ：，并参见Gorham等人的MATLAB SAR图像形成工具箱 IEEE Radar Conference 2010出版物：Fasih等人，CUDA中GPU加速的合成Kong径雷达反投影 PPAC @ IEEE Clust

不知道rar、zip压缩包密码怎么办？ 破开它其实很容易！只需2步即可搞定 使用方法： 1、解压工具包，并存放到桌面 2、查看使用说明 3、通过说明书一步一步进行操作，已写好通用代码，直接复制就好 软件使用步骤： 1、打开“hash值获取工具”文件夹，进入run文件夹，在文件夹地址输入CMD运行程序，在运行程序中输入：rar2john.exe“+空格+破解文件名称”，回车获取破解文件hash值 2、将需要破解的文件复制到打开破解工具文件夹，在文件夹地址输入CMD运行程序，在运行程序中输入：hashcat.exe -m 13000 -a 3 “+破解文件hash值+” -o password.txt，回车获取密码

Jacet Engine 是专门用于 MATLAB 的于 GPU 加速的计算引擎。其使标准的 MATLAB 代码能够在 GPU 上运行，将 Matlab 的友好用户界面和 GPU 的技术速度和可视化能力直接连接起。Jacket并非另外一种 GPU 的 API（应用程序接口），也不是简单简单集成了 GPU MEX 功能，而是一个完全对用户透明的系统，能够自动的进行内存转移和计算优化。Jacket 使用了一个叫“on-the-fly”的编译系统使得 GPU 的函数能够以 MATLAB 演算式的方式运行。当前，Jacket 只是基于 NVIDIA 的CUDA 技术。

本文提出了一种基于GPU加速的几何纹理合成方法，以解决几何纹理合成过程中的高计算量、高存储占用和高耗时等问题。首先，将样本几何纹理数据进行子块划分，以及根据子块在样本中的位置关系设计可重用样本顶点数据的数据结构，优化存储以降低内存的占用率；然后，通过采用GPU多线程并发技术设计并行加速算法，将串行的几何理纹理合成过程并行化，这使得能够快速地生成任意尺寸的新的几何纹理。实验结果表明，本文算法不仅存储占用更小，而且能够在保证合成质量的同时，极大地降低几何纹理合成耗时。

Kymatio：Python中的小波散射 Kymatio是Python编程语言中的小波散射变换的实现，适用于信号处理和机器学习中的大规模数值实验。 散射变换是实现为卷积网络的平移不变信号表示形式，其滤波器不是学习的而是固定的（作为小波滤波器）。 如果需要以下库，请使用Kymatio： 支持一维，二维和三维小波， 将小波散射集成到深度学习架构中，并且 通过主要的深度学习API（例如PyTorch和TensorFlow）在CPU和GPU硬件上无缝运行。 Kymatio环境 灵活性 Kymatio组织将几个预先存在的小波散射软件包的开发人员联系在一起，包括ScatNet ， scatterin

三次插值WebGL WebGL 中的 GPU 加速预滤波三次 b 样条插值 这个项目展示了如何使用 WebGL 绘制预过滤的三次 b 样条插值图像 你不需要做很多事情来使用它； 看看 simple.html 一个简约的例子。 实际的 WebGL javascript 可以在 gl.cubicinterpolation.js 中找到 玩得开心！ 丹尼

流体现象的虚拟仿真有重要的应用价值,基于SPH(Smoothed-Particle Hydrodynamics)的流体仿真方法能够真实地反映流体的运动规律。在流体规模增大时流体仿真计算量很大,特别是复杂场景中的流体碰撞检测计算显著降低流体仿真效率。将SPH物理计算以及碰撞检测利用GPU进行并行加速,并在GPU显存中使用新的邻居粒子链表构建方法加快邻居粒子的查找,可以提高流体仿真效率;利用对体素化场景进行栅格化采样方法来加速碰撞检测计算,并将每个体素值压缩成1bit并保存在文件中以节省存储空间,初步的实验结果表明,该方法能够用于碰撞检测处理,且能够减少碰撞检测处理时间。