深度学习的高速发展推进了GPU计算的应用广泛化，而相应的CUDA编程也成为了非常重要的一种编程语言。然而，对于一些初学者或不熟悉CUDA编程的开发者，如何优化自己的代码，使得不需要进入到CUDA核函数中进行处理，成为了一项非常重要的技能。本文将对此进行介绍和解析。

首先，什么是CUDA核函数呢？简单来说，CUDA核函数即在GPU设备上并行处理的函数，一般由__global__修饰符来声明。在这样的函数中，可以使用CUDA C语言的特殊语法来实现对GPU设备的优化，并发性和并行性等。因此，这种函数通常是相对较复杂的，需要较为熟练的CUDA编程技能才能灵活掌握。

而不进入CUDA核函数的处理方式主要是依靠CPU对数据进行一些处理，然后再将处理后的数据传递到GPU上进行处理。而这种方式的优点在于：

1. 减少了进入CUDA核函数时的上下文切换时间，提高了代码运行效率；
2. 更加方便直观的进行代码编写与调试；
3. 减少了对计算资源的高要求，可以在一些计算能力较弱的设备上运行；

下面我们用代码实例来进行演示：

import numpy as np
import torch

# 初始化数据
x = np.random.random((1000, 1000))
y = np.random.random((1000, 1000))

# CPU计算
z_cpu = np.dot(x, y)

# GPU计算
x_gpu = torch.from_numpy(x).cuda()  # 将数据拷贝到GPU
y_gpu = torch.from_numpy(y).cuda()
z_gpu = torch.matmul(x_gpu, y_gpu)  # 使用GPU计算

# CPU和GPU计算得到的结果应该是相同的
assert np.allclose(z_cpu, z_gpu.cpu().numpy())

从上面的代码可以看出，我们首先使用numpy库进行CPU计算，并得到z_cpu的结果；然后我们将数据通过pytorch库进行GPU计算，并通过assert语句判断两种计算方式的结果