Merhabalar. Python üzerinden GPU kullanarak hesap yaptırmak için basit bir kod yazdım. Amacım “rasgelelik” üzerine bir hesaplama denemesi. Programın amacı, daha önce rast gele şekilde oluşturduğum 2 adet listem var. Bu listeler 6 hücreli ver her hücresi 1 ile 100 arasında rast gele sayılardan oluşmaktalar. Program sürekli olarak yeni listeler üretecek ve ilk liste ile aynı değerde bir liste yakalamaya çalışacak. Tabi bunun ihtimali 800 milyarda 1. Daha sonra tek bir liste oluşturacak ve oluşturduğu listeyi sadece ekranda yazdırmak istiyorum. Ürettiğim bu 2. rast gele listenin daha önce ürettiğim liste ile aynı olabilecek mi yada bunun için kaç deneme gerektirecek gibi can sıkıntısına geliiştirdiğim bir kod. Asıl amacım hesaplamaları GPU üzerinden yaptırabilmekte. İnternetten yaptım araştırmalara rağmen halen daha bir sonuca varamadım. CPU yu %100 lük bir kullanıma sokarak çok kısa sürede 5 milyarlık bir deneme sayısına ulaşabildim fakat GPU ile daha yüksek bir performans alacağımı bildiğim için buraya yoğunlaştım.
Lafı fazla uzattım 
Kodlar ve hataları yazarak değerli yorumlarınızı bekliyorum. Şimdiden teşekkür ederim.
import random
from numba import vectorize, cuda
import numpy as np
@vectorize(['int32(int32, int32)'], target='cuda')
def rnddd():
d=0
mpilist=np.array([0,0,0,0,0,0],dtype=np.int32)
for d in range(5):
x = random.randint(1,100)
if x in mpilist:
print(mpilist)
print(x)
while True:
y=random.randint(1,100)
if y != x:
break
mpilist[d] = y
##print(x)
##print(y)
else:
mpilist[d] = x
d=d+1
mpilist = sorted(mpilist)
return mpilist
@vectorize(['int32(int32, int32)'], target='cuda')
def k_rnd(x):
rn = rnddd()
sayi = 0
while True:
if x != rn:
print("deneme sayısı : ",sayi)
rn = rnddd()
sayi = sayi + 1
else:
ntahmin = rnddd()
print(x)
print(rn)
print("yeni")
print(ntahmin)
break
klist=np.array([21,31,33,63,79,93],dtype=np.int32)
print(k_rnd(klist))