用Python新手也能写好CUDA世界的钥匙！

得益于过去几十年计算能力的提高，深度学习、计算机视觉、生物医学等诸多领域发展迅速。但与此同时，各个行业对算力的要求也越来越高。行计算已经难以满足计算需求，而并行计算无疑是目前提升算力的最佳方案。

作为最主流的并行编程方法之一，CUDA 支持在 CPU 和 GPU 上进行异构编程，有效地管理可用资源并提供最大的执行速度增益。在当前炙手可热的高性能计算、人工智能等领域，CUDA也展现出了不俗的实力。可以说，如果你掌握了CUDA，你就拥有了一把开启并行计算世界的钥匙。

传统编程语言不够“友好”

在CUDA开发过程中，C和C++由于其固有的可移植性和可扩展性，一直是开发者的最佳选择之一。但强大而优越的性能也注定需要开发者提前具备大量的知识技能储备和实践经验，这无疑限制了CUDA在开发者社区普及的诸多条件。另外，C和C++的开发效率也不高。以所有开发者的第一行代码“hello world”为例，C和C++需要4行代码，而Python只需要1行。

它不仅在语法上更简洁，而且 Python 在各方面的使用门槛都低于 C 和 C++。由于 Python 数据类型丰富，代码结构清晰c语言编程手机计算器，并有强大的开源类库作为后盾，使用 Python 进行开发比其他语言更方便、更高效，即使是零经验的新手也能轻松掌握。如果 CUDA 可以用 Python 编写，那无疑是开发者最理想的场景。

用Python，新手也能写好CUDA！

Numba 编译器的出现使一切成为可能。

Numba 是一个支持 Python CUDA 的编译器。它为 Python 开发人员提供了进入 GPU 加速计算的简单入口，允许开发人员仅使用纯 Python 语法创建定制的、经过调整的并行内核。在保持 Python 的便利性和优势的同时，可以实现高性能的并行计算。用 Python 编写 CUDA，即使是新手也能探索 CUDA 的奥秘，轻松加入 CUDA 开发团队。

随着高性能计算、人工智能等领域对并行计算能力的需求越来越大，CUDA越来越受到关注。能够将复杂的 C 和 C++ 替换为 Python 等方便高效的语言，实现高效的 CUDA 开发c语言编程手机计算器，对于所有追赶技术浪潮的开发者来说，是一大福音。

这样的CUDA Python，你心动了吗？

在接下来的两个月里，NVIDIA 和 InfoQ 将为有高性能计算和人工智能开发需求的开发者提供一系列 CUDA Python 编程实战在线培训课程，从理论到实践，带你从零开始学习。CUDA Python，打破门槛，轻松编程。