如何在Python中将二维字符串数组快速转换为三维整数数组并利用CUDA加速？

2024-03-23 02:41:13

如何将二维字符串 NumPy 数组快速转换为三维整数数组

问题概述

在处理基因组学数据时，我们经常遇到二维字符串数组，其元素类似于 '0/1' 或 '3/0'。我们的目标是将这些字符串数组转换为包含三维整数数组的数组，其中每个整数对对应于字符串分隔符 / 两侧的两个数字。

解决方案

为了有效地实现此转换，我们采用了一种简单而高效的方法，使用 NumPy 的 np.fromstring 函数。该函数允许我们解析字符串并将其转换为整数，使用分隔符 / 将其分成一对。

import numpy as np

def convert_2d_str_to_3d_int(array):
  """
  将二维字符串数组转换为三维整数数组。

  参数：
    array：二维字符串数组。

  返回：
    三维整数数组。
  """

  # 创建一个三维整数数组
  int_array = np.empty((array.shape[0], array.shape[1], 2), dtype=np.int32)

  # 遍历字符串数组
  for i in range(array.shape[0]):
    for j in range(array.shape[1]):
      # 解析字符串并将其转换为整数
      int_array[i, j] = np.fromstring(array[i, j], dtype=int, sep='/')

  return int_array

CUDA 内核操作

一旦我们有了一个三维整数数组，就可以使用 CUDA 内核对数组进行操作。CUDA 内核是一个并行函数，可以在 GPU 上运行，显着提高性能。以下是一个示例内核，它将每个元素加 1：

import cupy

# 将数组复制到 GPU
gpu_array = cupy.asarray(int_array)

# 创建 CUDA 内核
kernel = cupy.RawKernel(r'''
extern "C" __global__
void add_one(float *array) {
  int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
  array[idx] += 1;
}
''', 'add_one')

# 执行 CUDA 内核
kernel(gpu_array, block=(1024, 1, 1))

# 将结果复制回 CPU
result_array = gpu_array.get()