并行代码介绍

并行代码是指同时执行多个任务或指令的代码。它能够使计算机快速高效地处理大量数据，提高程序运行效率。常见的并行计算方式包括多线程、多进程、GPU加速等。

多线程

多线程是指在一个程序中同时运行多个线程，每个线程都可以执行独立的任务。在 Python 中，可以使用 threading 模块来实现多线程编程。

下面是一个简单的多线程示例代码：

import threading

def worker():
    print("Hello, World!")

threads = []
for i in range(5):
    t = threading.Thread(target=worker)
    threads.append(t)
    t.start()

for t in threads:
    t.join()

在这个例子中，我们创建了 5 个线程，并让它们同时执行 worker() 函数。使用 join() 方法可以让主线程等待所有子线程执行完毕再结束。

多进程

多进程是指在一个程序中启动多个进程，每个进程都可以独立运行并执行不同的任务。在 Python 中，可以使用 multiprocessing 模块来实现多进程编程。

下面是一个简单的多进程示例代码：

import multiprocessing

def worker():
    print("Hello, World!")

processes = []
for i in range(5):
    p = multiprocessing.Process(target=worker)
    processes.append(p)
    p.start()

for p in processes:
    p.join()

在这个例子中，我们创建了 5 个进程，并让它们同时执行 worker() 函数。使用 join() 方法可以让主进程等待所有子进程执行完毕再结束。

GPU加速

GPU加速是指利用 GPU（图形处理器）的强大计算能力来加速程序运行，特别适用于处理大规模的数据和繁重的计算任务。在 Python 中，可以使用 CUDA 编程语言和相应的库来实现 GPU 加速。

下面是一个简单的 GPU 加速示例代码：

import numpy as np
from numba import cuda

@cuda.jit
def increment_kernel(array):
    i = cuda.grid(1)
    if i < array.size:
        array[i] += 1

array = np.ones(10)
threads_per_block = 64
blocks_per_grid = math.ceil(array.size / threads_per_block)

increment_kernel[blocks_per_grid, threads_per_block](array)

print(array)

在这个例子中，我们使用 CUDA 编程语言和 numba 库来实现对一个数组的每个元素进行加 1 的操作。使用 @cuda.jit 装饰器将函数转换为可在 GPU 上执行的 CUDA 程序。使用 cuda.grid(1) 获取当前线程在 grid 中的索引，然后对数组进行加 1 操作。最后，我们使用 math.ceil() 函数来计算 grid 的数量，保证所有线程都可以被执行。

以上就是并行代码的介绍和示例，希望对初学者有所帮助。