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当前观点:使用pycuda替换字符串,使用cuda替换字符串
【资料图】
写一个python的cuda程序,实现字符串列表的字符串替换,把所有的123替换成xinyuuliu
以下是一个简单的 Python CUDA 代码示例,用于实现字符串列表的字符串替换。它使用了 NVIDIA CUDA 编程模型的一些基本概念和语法。
# 导入必要的模块import pycuda.autoinitimport pycuda.driver as drvimport numpy as npfrom pycuda.compiler import SourceModule# CUDA 核心函数,用于实现字符串替换mod = SourceModule(""" #include#include #define N 100 __global__ void replace(char **str, int n) { int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; int len = strlen(str[idx]); char temp[N] = {0}; int j = 0; for (int i = 0; i < len; i++) { if (str[idx][i] == "1" && str[idx][i+1] == "2" && str[idx][i+2] == "3") { temp[j++] = "x"; temp[j++] = "i"; temp[j++] = "n"; temp[j++] = "y"; temp[j++] = "u"; temp[j++] = "u"; temp[j++] = "l"; temp[j++] = "i"; temp[j++] = "u"; i += 2; } else { temp[j++] = str[idx][i]; } } temp[j] = "\\0"; strcpy(str[idx], temp); }""")# 准备字符串列表数据str_list = ["123hello123", "world123", "abc123def123"]n = len(str_list)str_array = np.array(str_list, dtype=np.string_)str_dev = drv.mem_alloc(str_array.nbytes)drv.memcpy_htod(str_dev, str_array)# 运行 CUDA 核心函数func = mod.get_function("replace")func(str_dev, np.int32(n), block=(1, 1, 1), grid=(n, 1))# 从 GPU 内存中获取替换后的字符串列表数据result = np.empty_like(str_array)drv.memcpy_dtoh(result, str_dev)# 打印结果print(result)
这个程序会把字符串列表中所有的 123
替换成 xinyuuliu
,并在终端输出替换后的字符串列表。注意,在代码中使用了 CUDA 的并行计算能力,因此程序的运行速度可能比较快。同时,由于 CUDA 编程需要硬件和软件的支持,你需要在运行前确保你的计算机具有 NVIDIA 的 CUDA-enabled GPU 和相应的软件环境。
关键词:
当前观点:使用pycuda替换字符串,使用cuda替换字符串
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