Python中SourceModule()函数的使用方法详解

在Python中，SourceModule()函数是来自于PyCUDA库的一个函数，用于将CUDA源代码编译为可以在Python中使用的模块。它提供了一种使用CUDA C语言编写高性能GPU内核的方法。

使用SourceModule()函数的一般步骤如下：

1. 导入必要的模块：

import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
from pycuda.compiler import SourceModule

2. 定义CUDA源代码字符串：

source_code = """
__global__ void add_kernel(float *a, float *b, float *c)
{
    int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    c[tid] = a[tid] + b[tid];
}
"""

这里定义了一个简单的CUDA内核函数add_kernel，用于将两个数组的对应元素相加。

3. 调用SourceModule()函数编译CUDA源代码：

module = SourceModule(source_code)

SourceModule()函数会将CUDA源代码编译为一个包含各种函数和变量的PyCUDA模块。

4. 获取编译后的函数或变量：

add_kernel = module.get_function("add_kernel")

这里使用get_function()方法获取了编译后的内核函数。

5. 准备数据并在GPU上执行内核函数：

a = numpy.ones((256,), dtype=numpy.float32)
b = numpy.ones((256,), dtype=numpy.float32)
c = numpy.zeros_like(a)

add_kernel(cuda.In(a), cuda.In(b), cuda.Out(c), block=(256,1,1))

这里使用numpy创建了两个初始数组a和b，并创建一个与a相同大小的空数组c。使用In()和Out()函数将数据传递给内核函数，并指定内核函数的调用参数。

最后一行代码调用了内核函数，将数据从主机内存传输到GPU显存，并在GPU上执行内核函数。在本例中，每个线程块有256个线程。

这就是使用SourceModule()函数的基本步骤。下面是一个完整的例子，展示了如何使用SourceModule()函数将两个数组相加：

import numpy
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
from pycuda.compiler import SourceModule

source_code = """
__global__ void add_kernel(float *a, float *b, float *c)
{
    int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    c[tid] = a[tid] + b[tid];
}
"""

module = SourceModule(source_code)
add_kernel = module.get_function("add_kernel")

a = numpy.ones((256,), dtype=numpy.float32)
b = numpy.ones((256,), dtype=numpy.float32)
c = numpy.zeros_like(a)

add_kernel(cuda.In(a), cuda.In(b), cuda.Out(c), block=(256,1,1))

print(c)

运行上述代码，会得到输出结果：

[2. 2. 2. ... 2. 2. 2.]

这表明两个数组a和b的对应元素已经成功相加并存储在数组c中。