Для умножения двух векторов с использованием библиотеки PyCUDA необходимо выполнить следующие шаги: 1. Установить PyCUDA, если она еще не установлена. Это можно сделать с помощью команды `pip install pycuda`. 2. Импортировать необходимые модули из библиотеки PyCUDA. 3. Создать контекст устройства CUDA. 4. Создать хост-векторы, которые будут умножаться. 5. Выделить память на устройстве для этих векторов. 6. Скопировать данные из хост-векторов в устройственные векторы. 7. Настроить выполнение ядра CUDA для умножения векторов. 8. Выполнить ядро CUDA. 9. Скопировать результат с устройства обратно на хост. 10. Освободить память на устройстве. 11. Вывести результаты. Вот пример кода умножения двух векторов с использованием библиотеки PyCUDA:

python

import pycuda.autoinit

import pycuda.driver as cuda

from pycuda.compiler import SourceModule

import numpy as np

import time



# Исходный код ядра CUDA для умножения векторов

kernel_code = """

__global__ void multiply_vectors(float *a, float *b, float *c, int size)

{

    int i = threadIdx.x + blockDim.x * blockIdx.x;

    if (i < size)

    {

        c[i] = a[i] * b[i];

    }

}

"""



# Компилирование кода ядра CUDA

mod = SourceModule(kernel_code)



# Получение функции ядра CUDA

multiply_vectors = mod.get_function("multiply_vectors")



# Размер вектора

size = 1000000



# Создание хост-векторов

a = np.random.randn(size).astype(np.float32)

b = np.random.randn(size).astype(np.float32)

result = np.zeros_like(a)



# Выделение памяти на устройстве для векторов

a_gpu = cuda.mem_alloc(a.nbytes)

b_gpu = cuda.mem_alloc(b.nbytes)

result_gpu = cuda.mem_alloc(result.nbytes)



# Копирование данных из хост-векторов в устройственные векторы

cuda.memcpy_htod(a_gpu, a)

cuda.memcpy_htod(b_gpu, b)



# Настройка размерности выполнения ядра CUDA

blocksize = 256

gridsize = (size + blocksize - 1) // blocksize



# Установка параметров и запуск ядра CUDA

start_time = time.time()

multiply_vectors(a_gpu, b_gpu, result_gpu, np.int32(size), block=(blocksize, 1, 1), grid=(gridsize, 1))

end_time = time.time()



# Вывод времени выполнения

print("Время выполнения ядра CUDA: %.6f секунды" % (end_time - start_time))



# Копирование результата с устройства обратно на хост

cuda.memcpy_dtoh(result, result_gpu)



# Освобождение памяти на устройстве

a_gpu.free()

b_gpu.free()

result_gpu.free()



# Вывод результата

print("Результат умножения: ", result)

В данном примере мы сначала импортируем необходимые модули из библиотеки PyCUDA. Затем мы создаем контекст устройства CUDA с помощью `pycuda.autoinit`, автоматически выбирающего доступное устройство CUDA. Затем мы определяем исходный код ядра CUDA для умножения векторов, используя строку `kernel_code`. Мы используем модуль `SourceModule`, чтобы скомпилировать этот исходный код в исполняемую функцию ядра CUDA. Затем мы создаем хост-векторы `a` и `b` и выделяем память на устройстве для этих векторов с помощью функции `cuda.mem_alloc`. Затем мы копируем данные из хост-векторов в устройственные векторы с помощью функции `cuda.memcpy_htod`. Затем мы определяем размерность выполнения ядра CUDA с помощью переменных `blocksize` и `gridsize`, и устанавливаем параметры для ядра CUDA. Затем мы запускаем ядро CUDA с помощью функции `multiply_vectors`. Время выполнения ядра сохраняется в переменной `start_time` и `end_time`. Затем мы копируем результат с устройства обратно на хост с помощью функции `cuda.memcpy_dtoh`. Затем мы освобождаем память, занимаемую устройственными векторами, с помощью функции `.free()`. Наконец, мы выводим результат умножения векторов. Чтобы сравнить время выполнения с декоратором и без декоратора, можно модифицировать код следующим образом:

python

import time



# Декоратор для замера времени выполнения кода

def timer(func):

    def wrapper(*args, **kwargs):

        start_time = time.time()

        result = func(*args, **kwargs)

        end_time = time.time()

        print("Время выполнения: %.6f секунды" % (end_time - start_time))

        return result

    return wrapper



# Оригинальная функция умножения векторов

def multiply_vectors(a, b):

    result = np.multiply(a, b)

    return result



# Создание хост-векторов

a = np.random.randn(size).astype(np.float32)

b = np.random.randn(size).astype(np.float32)



# Умножение векторов с использованием декоратора

@timer

def multiply_vectors_with_decorator(a, b):

    return multiply_vectors(a, b)



# Умножение векторов без использования декоратора

def multiply_vectors_without_decorator(a, b):

    return multiply_vectors(a, b)



# Умножение векторов с использованием декоратора

multiply_vectors_with_decorator(a, b)



# Умножение векторов без использования декоратора

start_time = time.time()

multiply_vectors_without_decorator(a, b)

end_time = time.time()

print("Время выполнения без декоратора: %.6f секунды" % (end_time - start_time))

В данном примере мы определяем декоратор `timer`, который замеряет время выполнения функции и выводит его. Затем мы определяем оригинальную функцию `multiply_vectors`, которая умножает векторы `a` и `b`. Затем мы создаем хост-векторы `a` и `b`. Затем мы определяем функцию `multiply_vectors_with_decorator`, которая использует декоратор `timer` для замера времени выполнения функции `multiply_vectors`. Затем мы умножаем векторы `a` и `b` с помощью этой функции. Затем мы выполняем умножение векторов без использования декоратора, замеряя время выполнения до и после выполнения функции `multiply_vectors`. Выполнение функции выводит время выполнения без декоратора. Таким образом, мы можем сравнить время выполнения с декоратором и без декоратора и увидеть, какой способ более эффективен.