上周使用GPU加速了一个算法，效果特别惊艳，由于算法代码本身没有太大参考价值，所以这里只记录了一些心得体会，以便后续遇到问题进行参考排查

numba加速代码编写注意事项

numba加速代码编写一定要注意：
1、开辟空间，里面所有计算操作要返回的值需要开辟空间；
2、ID号，搞清楚要用一维矩阵进行计算还是二维矩阵进行计算，一维矩阵计算需搞清楚最关键的ID号对应的线程号，二维矩阵则要搞清楚两个ID分别对应的实际意义；
3、在进行GPU内部的函数中，numpy的一些操作是不支持的，尽量在外部定义好，或者搞清楚numpy函数的实际意义，然后用最原始的代码写出来，在CPU上测试等价然后放到GPU中进行测试，这样避免运行时候出错，却找不到原因；
4、在GPU运行的函数中返回的结果变量尽量不要使用切片包装传入，如果要用切片包装可以把变量及整体线程ID号带入实际函数内部。先测试直接输出或改写内部变量值再输出，看看能否正确输出，如果不能正确输出，则是否ID搞错了。（我上周写的代码中这里坑住我了）

如果运行出错不要慌，一般会有提示，根据提示想想原因，或者采用注释法排查问题，一句句代码保留出来进行测试运行，总能找到根本原因及解决办法；

GPU加速效果太惊艳了，编写过程也是很恼火，但看到了最终成果，中间编写的恼火过程可以忽略不计。

贴一个Demo程序,方便了解一般编写规则

一维矩阵GPU计算

from numba import cuda
import numpy as np
import math
from time import time# # 定义一个简单的设备函数
# @cuda.jit(device=True)
# def square(x):
#     return x * x# 定义一个简单的设备函数
@cuda.jit(device=True)
def add(a,b):return a+b@cuda.jit
def gpu_add(a, b, result, n):idx = cuda.threadIdx.x + cuda.blockDim.x * cuda.blockIdx.xif idx < n :result[idx] = add(a[idx] , b[idx])# result[idx] = a[idx] + b[idx]def main():n = 20000000x = np.arange(n).astype(np.int32)y = 2 * x# 拷贝数据到设备端x_device = cuda.to_device(x)y_device = cuda.to_device(y)# 在显卡设备上初始化一块用于存放GPU计算结果的空间gpu_result = cuda.device_array(n)cpu_result = np.empty(n)threads_per_block = 1024blocks_per_grid = math.ceil(n / threads_per_block)start = time()gpu_add[blocks_per_grid, threads_per_block](x_device, y_device, gpu_result, n)cuda.synchronize()print("gpu vector add time " + str(time() - start))start = time()cpu_result = np.add(x, y)print("cpu vector add time " + str(time() - start))if (np.array_equal(cpu_result, gpu_result.copy_to_host())):print("result correct!")if __name__ == "__main__":main()

二维矩阵GPU计算

import numpy as np
from numba import cuda# 使用Numba的@cuda.jit装饰器来编写CUDA加速的函数
@cuda.jit
def multiply_array(arr, result):i, j = cuda.grid(2)if i < arr.shape[0] and j < arr.shape[1]:result[i, j] = arr[i, j] * 2  # 将数组中的每个元素乘以2# 生成一个随机的二维数组
arr = np.random.rand(3, 3)# 将数据传入设备中
d_arr = cuda.to_device(arr)# 创建一个与输入数组形状相同的结果数组
result = np.empty_like(arr)# 将结果数组传入设备中
d_result = cuda.to_device(result)# 定义线程块和线程网格的大小
threads_per_block = (16, 16)
blocks_per_grid_x = (arr.shape[0] + threads_per_block[0] - 1) // threads_per_block[0]
blocks_per_grid_y = (arr.shape[1] + threads_per_block[1] - 1) // threads_per_block[1]
blocks_per_grid = (blocks_per_grid_x, blocks_per_grid_y)# 在设备上执行加速计算
multiply_array[blocks_per_grid, threads_per_block](d_arr, d_result)# 将结果拷贝回本地
d_result.copy_to_host(result)print("Original array:")
print(arr)
print("Result array:")
print(result)

记录一个调试错误，如下图

“AttributeError: ‘list’ object has no attribute ‘squeeze’”
该错误是说list没有’squeeze’方法，仔细检查GPU核函数好像没有调用’squeeze’方法，经过调查发现传入GPU设备的代码是list，将初始化方法list变为numpy即可，猜想GPU计算的时候会自动调numpy的’squeeze’方法

更改前：

linearSuccess =[0]* AllNumber # 初始化CPU变量
d_linearSuccess = cuda.to_device(linearSuccess)#变量传入GPU设备
...

更改后：

linearSuccess = np.zeros([AllNumber])  # 初始化CPU变量
d_linearSuccess = cuda.to_device(linearSuccess)#变量传入GPU设备
...