本系列主要讲解JETSON NANO DEVELOPER KIT开发板配置全过程，包括系统烧录安装、torch及cuda安装配置。

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

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

tensorRT的python接口用pycuda的wheel安装包,pycuda-2021.1+cuda115-cp39-cp39-win32及64

pycuda-2021.1.zip

pycuda-2021.1.tar.gz

pycuda-2021.1+cuda102-cp38-cp38-win_amd64.whl

pycuda安装包

pycuda加速暴力破解zip密码算法，仅用于学习交流，请勿用于商业用途和其他用途。如需用于非学习交流用途，请先私信联系我。

python的cuda模块，用于windows 64位，资源安全，请放心下载