Python使用pycuda在GPU上并行处理批量判断素数

借助于扩展库pycuda，可以在Python中访问NVIDIA显卡提供的CUDA并行计算API，使用非常方便。安装pycuda时要求已正确安装合适版本的CUDA和Visual Studio（注意，并不是版本越新越合适，目前2015暂时还不行，最好使用VS2013），然后再使用pip安装pycuda。

下面的代码用来统计100000000之内的所有素数个数。

import time

import pycuda.autoinit

import pycuda.driver as drv

import numpy as np

from pycuda.compiler import SourceModule

#编译C代码进入显卡，并行判断素数

mod = SourceModule('''

__global__ void isPrime(int *dest, int *a, int *b)

{

const int i = threadIdx.x+blockDim.x*blockIdx.x;

int j;

for(j=2;j<b[i];j++)

{

if(a[i]%j == 0)

{

break;

}

}

if(j >= b[i])

{

dest[i] = a[i];

}

}

''')

#定义待测数值范围，和每次处理的数字数量

end = 100000000

size = 1000

#获取函数

isPrime = mod.get_function("isPrime")

result = 0

start = time.time()

#分段处理，每次处理1000个数字

for i in range(end//size):

startN = i * size

a = np.array(range(startN, startN+size)).astype(np.int64)

b = np.array(list(map(lambda x: int(x**0.5)+1, a))).astype(np.int64)

dest = np.zeros_like(a)

isPrime(drv.Out(dest), drv.In(a), drv.In(b),

block=(size,1,1), grid=(2,1))

result += len(set(filter(None, dest)))

print(time.time()-start)

#上面的代码中把1也算上了，这里减去

print(result-1)

测试结果：在4核CPU、640核GPU的笔记本上运行，本文代码为在CPU上运行的类似代码运行速度的8倍左右。