python编程 CUDA有什么用？
CUDA有什么用？
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的计算平台。随着图形卡的发展，GPU的功能越来越强大，GPU对显示图像进行了优化，在计算方面已经超过了普通CPU。如果这样一个功能强大的芯片仅仅用作显卡，那就太浪费了。因此，NVIDIA推出了CUDA，它使图形卡可以用于图像计算以外的其他用途。由于GPU具有数据密集处理和并行计算的特点，CUDA非常适合需要大规模并行计算的领域。目前CUDA可以用C语言开发，并提供FORTRAN应用接口。预计CUDA未来将支持C语言，可广泛应用于图形动画、科学计算、地质、生物、物理模拟等领域。
Python语言其实很慢，为什么机器学习这种快速算法步骤通常还是用呢？
对于那些使用了多种开发语言（Java、C#、nodejs、Erlang）然后转用Python进行机器学习的人，我想谈谈我的看法。
首先，Python真的很慢吗？我的回答是真的。非常慢。for循环比CPP慢两个数量级。
那么为什么要使用Python呢？如果我们遍历超过一亿个数据，两个数量级的差异是不可接受的。但是，如果我们使用Python来执行顶层逻辑并阻塞数以亿计的数据，Python只会循环十几次，剩下的就留给CPU和GPU了。所以两个数量级无关紧要？一毫秒和100毫秒在整个系统中并不重要。
Python最大的优点是它可以非常优雅地将数据抛出到高效的C、CUDA中进行计算。Numpy、panda、numba这些优秀的开源库可以非常方便高效地处理海量数据，借助ZMQ、cell等还可以做分布式计算，gevent借助epoll系统IO优化。因此，它不需要花费太多的精力就可以优雅高效地完成海量数据处理和机器学习任务。这就是Python如此流行的原因。
好好想想。同样的性能，代码只有CPP或Java的三分之一或更少，不是很吸引人吗？
人工智能和python是什么关系？
人工智能是一个大概念，具体落地人工智能项目会联系机器学习和深度学习框架，这些框架大多是基于Python开发的，所以为了进一步人工智能项目的开发，Python语言的学习也是很有必要的！
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