Нет модуля с именем numbapro

Question

Я запустил этот код, который я прочитал на вводной странице CUDA Python:-

import numpy as np
from timeit import default_timer as timer
from numbapro import vectorize

@vectorize(["float32(float32, float32)"], target='gpu')
def VectorAdd(a, b):
        return a + b

def main():
    N = 32000000

    A = np.ones(N, dtype=np.float32)
    B = np.ones(N, dtype=np.float32)
    C = np.zeros(N, dtype=np.float32)

    start = timer()
    C = VectorAdd(A, B)
    vectoradd_timer = timer() - start

    print("C[:5] = " + str(C[:5]))
    print("C[-5:] = " + str(C[-5:]))

    print("VectorAdd took %f seconds" % vectoradd_timer)

if __name__ == '__main__':
    main()

И я получаю следующую ошибку на терминале:-

dtn34@dtn34-ubuntu:~/Python$ python asd.py
Traceback (most recent call last):
  File "asd.py", line 3, in <module>
    from numbapro import vectorize
ImportError: No module named numbapro

Предполагалось запустить код с помощью gpu, но я получаю эту ошибку. Я установил anaconda, обновил conda, установил ускорение с помощью conda, установил cudatoolkit, установил numba с помощью conda. Я попытался скомпилировать его, используя как python2, так и python3

Что я делаю?

Answer 1

Понял. Как отмечают Уоррен Векессер и Роберт Кровелла, NumbaPro устарела, а все функции перенесены в numba. Таким образом, вместо Numbapro вы должны написать Numba

from numba import vectorize

Также цель должна быть установлена ​​на "cuda" вместо "gpu"

@vectorize(["float32(float32, float32)"], target='cuda')
def VectorAdd(a, b):
        return a + b

Answer 2

Я попытался запустить его в обоих (CPU и GPU) после модификации, CPU быстрее, чем GPU

первый в CPU:

import numpy as np
from timeit import  default_timer as timer
# from numba import vectorize
# @vectorize(["float32(float32, float32)"], target='cuda')

def VectorAdd(a ,b):
    return a + b

def main():
    N = 32000000
    A = np.ones(N, dtype=np.float32)
    B = np.ones(N, dtype=np.float32)
    C = np.ones(N, dtype=np.float32)

    srart = timer()
    C = VectorAdd(A,B)
    vectoradd_time = timer() - srart
    print ("C[:5] = " + str(C[:5]))
    print ("C[:-5] = " + str(C[:-5]))
    print ('vectoradd_time %f second' % vectoradd_time)
if __name__== '__main__':
    main()

время:

vectoradd_time 0.046457 second

второй в GPU:

import numpy as np
from timeit import default_timer as timer
from numba import vectorize

@vectorize(["float32(float32, float32)"], target='cuda')


def VectorAdd(a, b):
        return a + b

def main():
    N = 32000000

    A = np.ones(N, dtype=np.float32)
    B = np.ones(N, dtype=np.float32)
    C = np.zeros(N, dtype=np.float32)

    start = timer()
    C = VectorAdd(A, B)
    vectoradd_timer = timer() - start

    print("C[:5] = " + str(C[:5]))
    print("C[-5:] = " + str(C[-5:]))

    print("VectorAdd took %f seconds" % vectoradd_timer)

if __name__ == '__main__':
    main()

время:

VectorAdd took 0.240731 seconds

этот результат зависит от характеристик вашего процессора.