C语言太复杂？CUDA Python也能实现并行计算加速！

得益于过去数十年间计算能力的提升，深度学习，计算机视觉，生物医疗等众多领域都得到了飞速发展，但与此同时，各行业对计算能力的要求也越来越高，单一的串行计算已经难以满足计算需求，而并行计算无疑是当下提升计算能力的最佳方案。

 

作为当前最主流的并行化程序编程方法之一，CUDA能实现在CPU和GPU上的异构编程，有效地管理可用资源并提供最大化的执行速度增益。在当前火热的高性能计算、人工智能等领域，CUDA也都展现了它不俗的实力。可以说，掌握了CUDA，就掌握了一把通向并行计算世界的钥匙。

 

传统编程语言不够“友好”

 

在CUDA开发的过程中，C语言和C++凭借天生优越的可移植性和可扩展性，曾一直都是开发者的最佳选择之一。但强大、优越的性能也注定了需要开发者提前进行大量的知识技能储备以及实战经验，这无疑为CUDA在开发者群体中的普及限制了很多条件。除此之外，C和C++的开发效率也并不高，以所有开发者的第一行代码“hello world”为例，C和C++需要4行代码，而用Python实现则只需要1行。

 

不只是在语法上更加简洁，Python在各方面的使用门槛都要低于C和C++。因为Python数据类型丰富，代码结构清晰，并且背靠强大的开源类库，因此用Python进行开发比其他语言更便捷高效，即便是零经验的新手也能轻松掌握。如果能用Python来写CUDA，对开发者而言无疑是最理想的场景。

 

用Python，新手也能写好CUDA！

 

Numba编译器的出现，让一切成为了可能。

 

Numba是一个支持Python CUDA的编译器，它为Python开发人员提供了一个简单的进入GPU加速计算的入口，能让开发者仅使用纯Python语法，就能创建自定义、调优的并行内核，在保持Python的便捷和优势性的同时，实现高性能的并行计算。用Python写CUDA，即便是新手也能一探CUDA的奥秘，轻松地加入到CUDA开发的队伍之中。

 

在高性能计算、人工智能等领域对并行计算能力的需求日益增长的今天，CUDA吸引了越来越多的目光。能用Python这一样便捷、高效的语言代替复杂的C、C++，实现高效的CUDA开发，是所有追赶技术浪潮的的开发者的福音。

 

这样的CUDA Python，你心动了吗？

 

在未来的两个月，NVIDIA联合InfoQ，将为广大有高性能计算和人工智能开发需求的开发者提供一系列的CUDA Python编程实战在线培训课程，从理论到实践，带你从零开始全面学习CUDA Python，打破门槛，轻松编程。

 

6月9日晚20:00， NVIDIA开发者社区高级讲师何琨，将为大家带来CUDA Python系列公开课首期--「编程基础以及图像处理」的相关内容。

 

通过这次在线培训，你将收获以下内容：

• 搭建和部署CUDA Python的计算环境；

• 使用CUDA Python进行快速的迭代开发；

• CUDA计算模型的基本原理；

• 利用CUDA Python进行的图像处理。

 

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