我在整个互联网上搜索了这个，但我没有找到一个可靠的答案 . 我需要指出的是，我是GPU编程的新手，但我刚订购了我的Jetson TK1单元，因为我喜欢模拟，我喜欢Python . 我在PC上试过Numpy，但我想把这些模拟带到Android上 . 我读过有关PyCuda和Numba但我更喜欢后者，因为它完全是在python中，我不必在C中编写内核 . 我似乎没有掌握的是如何（在我的Jetson TK1上安装numbapro之后） ）我将能够在Tegra K1 SOC的多核ARM CPU上引导我的代码，以及如何使用CUDA 6中提供的统一内存 . 请注意，Numba尚不支持ARM LLVM . 或者我是否需要启动必需的C和CUDA C类才能访问CPU内核/线程 .
1 回答
@NyproTheGeek，
我和你有同样的问题;我花了很多时间试图让NumbaPro在我的Jetson TK1上运行并且一直陷入死胡同 . 由于互联网上几乎没有提到NumbaPro Jetson TK1，我终于通过电子邮件向Continuum Analytics的人们发送电子邮件，他们回答说Jetson TK1目前不受支持 . 然而，他们还指出Jetson TK1在路线图上，尽管没有明确的日期 .
您对Numba（与NumbaPro相对）不支持LLVM支持的观察是正确的 . 我相信Continuum Analytics提供的功能是NumbaPro商业产品的一部分 .
您可能已经尝试过使用Numba的jit装饰器 . 这确实通过编译代码提供了显着的性能提升，虽然没有任何接近通过GPU可用的火力:-)