Erstelle deinen ersten GPU-Kernel in Python mit Numba und CUDA

Numba, ein Open-Source-JIT-Compiler, ermöglicht es Python-Entwicklern, Code direkt auf der GPU auszuführen. Durch die Kombination mit CUDA kann ein einzelner Funktionsaufruf in wenigen Zeilen zu einer 80-fach schnelleren Ausführung führen.

Der Artikel führt Schritt für Schritt durch das Schreiben eines einfachen GPU-Kernels. Zunächst wird die notwendige Umgebung eingerichtet, danach wird eine Python‑Funktion mit dem @cuda.jit‑Dekorator versehen und schließlich die Daten auf die GPU übertragen.

Mit dieser Technik lassen sich rechenintensive Aufgaben wie Matrixmultiplikationen oder Bildverarbeitungsalgorithmen drastisch beschleunigen, ohne die Lesbarkeit des Python‑Codes zu verlieren. Für Entwickler, die ihre Programme skalieren wollen, bietet Numba eine unkomplizierte Brücke zur GPU-Programmierung.

Die vorgestellte Methode ist nicht nur für erfahrene CUDA‑Programmierer interessant, sondern auch für Einsteiger, die ihre Python‑Anwendungen auf die nächste Leistungsstufe heben möchten.