PyCUDAとNumbaPro CUDA Pythonの違いは何ですか？
私はCUDAを使い始めたばかりで、 PyCUDA（無料） または NumbaPro CUDA Python （無料ではない）のどちらが良いか（ライブラリのコストが問題ない）。
両方とも、それぞれのPython方言を使用する必要があるようです。しかし、PyCUDAはCコードでカーネル関数を記述する必要があるようです。これは、使用するよりも面倒です。 NumbaPro、あなたのためにすべてのハードワークを行うようです.
これは確かにそうですか？顕著なパフォーマンスの違いはありますか？
これらのライブラリのそれぞれについて話しましょう：
PyCUDA：
PyCUDA はa Python CUDAのプログラミング環境で、PythonからNvidiaのCUDA並列計算APIにアクセスできます。 PyCUDA はC++（ベースレイヤー）およびPython、C++コードはNVIDIAチップで実行され、Pythonコードをコンパイル、実行、およびC++コードの結果を取得し、それを作成するリソースを自動的に管理します強力なライブラリCUDAの1つ。
PyCUDAはPyOpenClとは少し異なり、Intel、AMD、NVIDIA、ATIチップなどのさまざまなプラットフォームでコードを実行できます。 NVIDIAチップでのみ実行できるPyCUDAとは異なります。
Python + CUDA = PyCUDA
Python + OpenCL = PyOpenCL
NUMBA/NumbaPro：
[〜＃〜] numba [〜＃〜] ：NumbaProまたは最近のNumba（NumbaProは非推奨になり、そのコード生成機能はオープンソースのNumbaに移動されました。）はオープンソースのNumPy- PythonはAnaconda、Incのスポンサーにより最適化されたコンパイラを認識しています。これは、注目に値するLLVMコンパイラインフラストラクチャを使用してPython構文をマシンコードにコンパイルします。 Numba はPythonのコンパイルをサポートしており、CPUまたはGPUハードウェアで実行でき、基本的にPythonで記述されています。インストールと実装は簡単です。
@Wangが述べたように、PycudaはNumbaよりも高速です。