Numba (gpu) vs. Python (cpu)
Verfasst: Dienstag 12. Mai 2020, 14:22
Folgendes Beispiel ist von der Numba Webseite:
Und das ist einfacher Code von mir:
Die Berechnung auf der Grafikkarte mit Numba braucht 260ms und die Berechnung auf der CPU ohne Numba braucht 24ms.
Ich habe auch schon mit ein paar Schleifen aufwendigere Berechnungen ausgeführt. Und dabei war Numba mit der GPU immer erheblich langsamer.
Ist das einfach nur ein schlechtes Beispiel wo GPU Berechnung sich nicht lohnt oder wieso ist Numba mit GPU langsamer?
Als Grafikkarte habe ich eine GTX 1070 mit 8GB Grafikspeicher. Und als CPU ein Intel i7-6700K 4.00GHz.
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import numpy as np
from numba import vectorize
@vectorize(['float32(float32, float32)'], target='cuda')
def Add(a, b):
return a + b
# Initialize arrays
N = 100000
A = np.ones(N, dtype=np.float32)
B = np.ones(A.shape, dtype=A.dtype)
C = np.empty_like(A, dtype=A.dtype)
# Add arrays on GPU
C = Add(A, B)Code: Alles auswählen
cc = np.empty_like(A, dtype=A.dtype)
cc = A + ccIch habe auch schon mit ein paar Schleifen aufwendigere Berechnungen ausgeführt. Und dabei war Numba mit der GPU immer erheblich langsamer.
Ist das einfach nur ein schlechtes Beispiel wo GPU Berechnung sich nicht lohnt oder wieso ist Numba mit GPU langsamer?
Als Grafikkarte habe ich eine GTX 1070 mit 8GB Grafikspeicher. Und als CPU ein Intel i7-6700K 4.00GHz.