如何编写CUDA内核来加速python代码
几周来，我一直在学习python作为我的第一种编程语言。我决定用Numba编写一个乐透模拟。该代码在我的CPU上每秒大约250k次迭代时运行得很好。我真的很想看看它是如何在我的英伟达GPU上运行的，但我有点力不从心。如果有人能帮我一把，我将非常感激。我想我应该能够运行float16，因为数字并不复杂。此外，@vectorize似乎很重要。但是，老实说，我在踩水。
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如何在Linux内核驱动程序中通过设备名称访问设备私有信息？
我有一个简单的设备驱动程序，希望访问其他设备的structdevice*。如何通过仅使用设备名称的Linux内核API实现这一点？我知道有类似of_find_node_by_phandle()的API调用，但无法从设备树访问设备。