加速Python代码：Numba CUDA的实战应用与性能优化
本文深入探讨了如何利用Numba库的CUDA功能来加速Python代码。Numba作为一个高性能Python库，通过其即时编译（JIT）编译器，能够将Python和NumPy代码转换为高效的机器代码，显著提升性能。文章详细介绍了Numba的JIT编译器与CUDA JIT编译器的区别，使用CUDA的前提条件，GPU内存层次结构和网格系统的理解，以及如何设置开发环境。通过三个实际示例：简单for循环、递归函数和图像处理，展示了Numba CUDA的应用和性能优势，同时提供了进一步优化和注意事项，帮助开发者更好地利用GPU的计算能力。