使用Numba和Cuda归一化3个向量的数组

Question

我有很多3D向量，我想使用numba和cuda进行归一化。我的数组有点像这样

vectors = []
vectors.append([1.0, 1.0, 1.0])
vectors.append([-1.0, -1.0, -1.0])

作为numba和cuda的初学者，我在博客和教程中尝试编写一个可以在gpu上并行标准化我的向量数组的函数，但未成功涉足。

有人可以告诉我如何做或给我指出有用的文章吗？

Answer 1

您可以使用unit_vector（）：

import transformations as trafo
import numpy as np

vectors.append([1.0, 1.0, 1.0])
vectors.append([-1.0, -1.0, -1.0])

normalized_vector= trafo.unit_vector(vectors, axis=1)