混合编程[python+cpp+cuda]

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混合编程[python+cpp+cuda]

很多时候,我们是基于python进行模型的设计和运行,可是基于python本身的速度问题,使得原生态python代码无法满足生产需求,不过我们可以借助其他编程语言来缓解python开发的性能瓶颈.这里简单介绍个例子,以此完成如何先基于cuda编写瓶颈函数,然后在将接口通过cpp进行封装,最后以库的形式被python调用. 1 cpp+python 首先,介绍下如何python调用cpp的代码.这里极力推荐pybind11.因为pybind11是一个轻量级,只包含头文件的库,他可以在C++中调用p…

混合编程：如何用python11调用C++

摘要:在实际开发过程中,免不了涉及到混合编程,比如,对于python这种脚本语言,性能还是有限的,在一些对性能要求高的情景下面,还是需要使用c/c++来完成. 那怎样做呢?我们能使用pybind11作为桥梁,pybind11的优点是对C++ 11支持很好,API比较简单,现在我们就简单记下Pybind11的入门操作. 1. pybind11简介与环境安装 Pybind11 是一个轻量级只包含头文件的库,用于 Python 和 C++ 之间接口转换,可以为现有的 C++ 代码创建 Python 接…

C# 托管和非托管混合编程

在非托管模块中实现你比较重要的算法,然后通过 CLR 的平台互操作,来使托管代码调用它,这样程序仍然能够正常工作,但对非托管的本地代码进行反编译,就很困难. 最直接的实现托管与非托管编程的方法就是使用C++/CLI 介绍项目存档一直是企业的采用的做法,而是事实证明他们也是对的!对于一个程序员,这是几千men-days的工作量.为什么不开发一小段代码去重新利用那段代码,项目. 现在提供了一个渐渐的转向C#的新技术: 使用托管与非托管的混合编程.这是一个可行的方案在top-down issue…

mpi和cuda混合编程的正确编译

针对大数据的计算,很多程序通过搭建mpi集群进行加速,并取得了很好的效果.算法内部的加速,当前的并行化趋势是利用GPU显卡进行算法加速.针对并行性非常好的算法,GPU加速效果将远大于集群带来的加速效果.所以,如果我们面临非常多的数据,针对数据的处理算法有具有很好的内部并行性,则我们可以将mpi和GPU结合,获得更大的加速比. 将mpi和GPU结合的产物就是GPU集群.它可以为我们带来非常高的加速比.虽说NVIDIA的cuda为我们提供了类C语言的编程环境,但是cuda还不是C语言,这就为mpi和…

Python和C++的混合编程(使用Boost编写Python的扩展包)

想要享受更轻松愉悦的编程,脚本语言是首选.想要更敏捷高效,c++则高山仰止.所以我一直试图在各种通用或者专用的脚本语言中将c++的优势融入其中.原来贡献过一篇<c++和js的混合编程>也是同样的目的. 得益于机器学习领域的发展,Python最近一直维持热度,但Python的速度,比node.js都差距不小,所以使用c++来提高一些速度更有必要. 编写Python的扩展模块已经有不少的不错的框架,但感觉上boost是最好用的一个. 环境准备本文的实验环境为mac电脑.使用Linux环境通常也可…

批处理与python代码混合编程的实现方法

批处理可以很方便地和其它各种语言混合编程,除了好玩,还有相当的实用价值, 比如windows版的ruby gem包管理器就是运用了批处理和ruby的混合编写, bathome出品的命令工具包管理器bcn 使用了bat+jscript的混编实现的. cn-dos和bathome论坛里先后有帖子介绍和示范了批处理和各种语言脚本的混合编程,有兴趣可以搜索看看. python不挑剔文件后缀,只要程序中包含正确的python代码都可以用python 解释器解释执行. 批处理与python的混合编程方法很简…

使用 ctypes 进行 Python 和 C 的混合编程

Python 和 C 的混合编程工具有很多,这里介绍 Python 标准库自带的 ctypes 模块的使用方法. 初识 Python 的 ctypes 要使用 C 函数,需要先将 C 编译成动态链接库的形式,即 Windows 下的 .dll 文件,或者 Linux 下的 .so 文件.先来看一下 ctypes 怎么使用 C 标准库. Windows 系统下的 C 标准库动态链接文件为 msvcrt.dll (一般在目录 C:\Windows\System32 和 C:\Windows\SysW…