cuda功能和通用功能
本文描述了類似於cuda ufunc的物件。
為了支援cuda程式的程式設計模式，cuda vectorize和guvectorize無法產生常規的ufunc。而是返回類似ufunc的物件。該物件是乙個近似的物件，但與常規的numpy ufunc不完全相容。cuda ufunc增加了對傳遞裝置內陣列（已在gpu裝置上）的支援，以減少pci express匯流排上的流量。它還接受用於以非同步模式啟動的stream關鍵字。
示例：基本示例
importmath
fromnumbaimportvectorize, cuda
importnumpyasnp
@vectorize(['float32(float32, float32, float32)',
'float64(float64, float64, float64)'],
target='cuda')
defcu_discriminant(a, b, c):
returnmath.sqrt(b ** 2 - 4 * a * c)
n = 10000
dtype = np.float32
# prepare the input
a = np.array(np.random.sample(n), dtype=dtype)
b = np.array(np.random.sample(n) + 10, dtype=dtype)
c = np.array(np.random.sample(n), dtype=dtype)
d = cu_discriminant(a, b, c)
print(d) # print result
示例：呼叫裝置功能
所有cuda ufunc核心都可以呼叫其他cuda裝置功能：
fromnumbaimportvectorize, cuda
# define a device function
@cuda.jit('float32(float32, float32, float32)', device=true, inline=true)
defcu_device_fn(x, y, z):
returnx ** y / z
# define a ufunc that calls our device function
@vectorize(['float32(float32, float32, float32)'], target='cuda')
defcu_ufunc(x, y, z):
returncu_device_fn(x, y, z)
通用cuda功能
類似於cuda ufunc功能，可以使用cuda在gpu上執行通用ufunc。這可以通過以下方式完成：
fromnumbaimportguvectorize
@guvectorize(['void(float32[:,:], float32[:,:], float32[:,:])'],
'(m,n),(n,p)->(m,p)', target='cuda')
defmatmulcore(a, b, c):
...有時gufunc核心會使用過多的gpu資源，這可能會導致核心啟動失敗。使用者可以通過在已編譯的gufunc物件上設定max_blocksize屬性來顯式控制線程塊的最大size。
fromnumbaimportguvectorize
@guvectorize(..., target='cuda')
defvery_complex_kernel(a, b, c):
...very_complex_kernel.max_blocksize = 32 # limits to 32 threads per block
通用功能點
1.介面 1 列表的更新 新增 刪除 排序等操作 各種操作後的選擇行 2 windows選單操作 3 功能介面常用的功能點 增 刪 改 列表查詢 詳細查詢 重新整理 4 介面顯示的元素通過資料庫獲得，如按鈕名稱 2.功能 1 系統的使用 1 使用者 2 許可權 3 登陸 4 系統設定 a.基礎資料維...
PG通用 常用 功能
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