如何在 python 中获取我的脚本以在 google colab 上使用 GPU？

Question

我知道如何在运行时类型中激活 GPU，但我习惯于使用自动使用 GPU 的 sklearn 或 XGBoost 进行机器学习。现在我已经制作了自己的机器学习算法，但我不知道如何强制它在 GPU 上进行计算。我需要 GPU 运行时类型的额外 RAM，但我不知道如何从 GPU 的速度中受益...

@jit(target ="cuda")
popsize = 1000
  
File "<ipython-input-82-7cb543a75250>", line 2
    popsize = 1000
          ^
SyntaxError: invalid syntax

Answer 1

see hereNumba 和 Jit 可以将脚本放在 GPU 上，如下所示：

from numba import jit, cuda 
import numpy as np 
# to measure exec time 
from timeit import default_timer as timer 

# normal function to run on cpu 
def func(a):                                 
    for i in range(10000000): 
        a[i]+= 1    

# function optimized to run on gpu 
@jit(target ="cuda")                         
def func2(a): 
    for i in range(10000000): 
        a[i]+= 1
if __name__=="__main__": 
    n = 10000000                            
    a = np.ones(n, dtype = np.float64) 
    b = np.ones(n, dtype = np.float32) 
    
    start = timer() 
    func(a) 
    print("without GPU:", timer()-start)     
    
    start = timer() 
    func2(a) 
    print("with GPU:", timer()-start) 

还有一个reference link你可以使用