我是PyCUDA的新手,在PyCUDA网站上浏览了一些例子。我正试图找出某些代码行背后的逻辑,如果有人解释其背后的想法,我将非常感激。
下面的代码片段来自PyCUDA网站。在函数定义中,我不明白
int idx = threadIdx.x + threadIdx.y*4;
如何使用上面的行计算数组的索引。为什么会将线程Idx.x和线程Idx.y相加在一起,以及为什么线程Idx.y乘以4。
对于对GPU的函数调用,为什么将块定义为5,5,1。因为它是一个由5x5元素组成的数组,所以在我的理解中,块大小应该是5,5,而不是5,5,1。
import pycuda.driver as cuda
im
我的Django/芹菜/PyCuda设置有一些问题。我将PyCuda用于亚马逊EC2 G2实例上的一些图像处理。以下是我的CUDA功能网格K520卡上的信息:检测到1个数据自动化系统设备。
Device 0: "GRID K520"
CUDA Driver Version / Runtime Version 6.0 / 6.0
CUDA Capability Major/Minor version number: 3.0
Total amount of global memory: 4096 MBytes (4294770
我已经安装了python 3.7.2以及以下库:jupyter、pandas、numpy、pytools和pycuda。我和Visual Studio Code一起工作。我正在尝试运行标准的pyCuda示例:
# --- PyCuda initialization
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
from pycuda.compiler import SourceModule
# --- Create a 4x4 double precision array of random numbers
import numpy
我将进入PyCuda的第一步来执行一些并行计算,我遇到了一个我不明白的行为。我从一个非常基本的教程开始,这个教程可以在PyCuda官方网站上找到(一个简单的脚本,可以将数组的所有元素加倍)。守则如下:
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
from pycuda.compiler import SourceModule
import numpy
a = numpy.random.randn(4,4)
a = a.astype(numpy.float32)
a_gpu = cuda.mem_alloc(a.nbytes)
cuda
我正在用pyCUDA自学CUDA。在本练习中,我想简单地将1024个浮点数组发送到GPU,并将其存储在共享内存中。正如我在下面的参数中指定的,我只在具有1024个线程的单个块上运行这个内核。
import pycuda.driver as cuda
from pycuda.compiler import SourceModule
import pycuda.autoinit
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
arrayOfFloats = np.float64(np.random.sample(1024))
mod = So
当使用int d[1];尝试下面的代码时,它工作得很好,但是对于int d[in_integer];或int c[in_matrix[0]];,它会导致nvcc编译失败。我可以看看有没有人能告诉我为什么?是否可以在pycuda中声明数组,其大小由函数参数值决定?
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
from pycuda.compiler import SourceModule
import os
import numpy as np
_path = r"D:\Program Files (x86)\Microsof
问题不是在进程中使用CUDA,而是如果父进程已经初始化了CUDA,那么进程中就不能初始化它。如果您只是在父进程中进行初始化并将其抛到进程中,但它不起作用。以下是流程中的一个示例:
from pyfft.cuda import Plan
import numpy
import pycuda.driver as cuda
from pycuda.tools import make_default_context
import pycuda.gpuarray as gpuarray
from multiprocessing import Process
def do_this_fft(data)
我做了一个简单的CUDA程序来练习。它只是将数据从一个数组拷贝到另一个数组:
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np
from pycuda.compiler import SourceModule
# Global constants
N = 2**20 # size of array a
a = np.linspace(0, 1, N)
e = np.empty_like(a)
block_size_x = 512
# Instantiate block and grid sizes.
我正在写代码,可以在numpy.fft.fft2和pycuda之间进行比较,但结果不匹配。此外,pycuda结果每次都是模棱两可的。
数据文件:
from pyfft.cuda import Plan
import numpy as np
from pycuda.tools import make_default_context
import pycuda.gpuarray as gpuarray
import pycuda.driver as cuda
import time
import matplotlib.pyplot as plt
cuda.init()
context = mak
这是我的pycuda code.When,我执行时遇到线程错误。我正在尝试实现pycuda线程。我已经在谷歌上搜索过了,但找不到answer.Respurces。pycuda的answer.Respurces也非常有限。我是Internet.So的人,请帮帮我。
{{{#!python
import pycuda
import pycuda.driver as cuda
from pycuda.compiler import SourceModule
import threading
import numpy
class GPUThread(threading.Thread):
de
我已经安装了pycuda,我正在尝试用下面的代码来测试它。
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
from pycuda.compiler import SourceModule
import numpy
a = numpy.random.randn(4,4)
a = a.astype(numpy.float32)
a_gpu = cuda.mem_alloc(a.nbytes)
cuda.memcpy_htod(a_gpu, a)
mod = SourceModule("""
__global__
我试图将一些pycuda操作的输出传递给mxnet计算图的输入。我能够通过下面的代码通过numpy转换来实现这一点
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np
import mxnet as mx
batch_shape = (1, 1, 10, 10)
h_input = np.zeros(shape=batch_shape, dtype=np.float32)
# init output with ones to see if contents really changed
h_output
我正在做一个项目,在这个项目中,我将计算任务分发到多个python进程,每个进程都与自己的CUDA设备相关联。
在生成子进程时,我使用以下代码:
import pycuda.driver as cuda
class ComputeServer(object):
def _init_workers(self):
self.workers = []
cuda.init()
for device_id in range(cuda.Device.count()):
print "initializing devi
我想在google colab上安装pycuda。我试过pip install pycuda,但它给了WARNING: nvcc not in path. May need to set CUDA_INC_DIR for installation to succeed
在看了一些博客后,我也做了!export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH和!export CUDA_ROOT=/usr/local/cuda,但仍然给出相同的错误。
此外,在终止安装时,它还会显示
In file included from src/cpp/cuda.cpp:1:0:
src/cpp
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
from pycuda.compiler import SourceModule
import numpy
a = numpy.random.randn(4,4)
a = a.astype(numpy.float32)
a_gpu = cuda.mem_alloc(a.nbytes)
cuda.memcpy_htod(a_gpu, a)
mod = SourceModule("""
__global__ void doublify(float *a)
{
int id
我在下面做了一个非常简单的内核来练习CUDA。
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np
from pycuda.compiler import SourceModule
from pycuda import gpuarray
import cv2
def compile_kernel(kernel_code, kernel_name):
mod = SourceModule(kernel_code)
func = mod.get_function(kernel_name)
ret
有没有一种方法可以使用PyCuda将已经在图形处理器上的数组绑定到纹理?
已经有一个将CPU上的数组绑定到纹理的cuda.bind_array_to_texref(cuda.make_multichannel_2d_array(...), texref),但是如果该数组已经在设备上,我在PyCuda中找不到cudaBindTextureToArray的等价物。例如,执行以下操作:
myArray = [1, 2, 3]
myArray_d = gpu.to_gpu(myArray) # then performs some computations on it, and then
cuda
所有人。最近我正在学习pyCUDA。当我在SDK中执行"SobelFilter.py“示例时,我得到的错误如下。
File "SobelFilter.py", line 31, in <module>
import pycuda.gl as cuda_gl
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pycuda-2011.1.2-py2.7-linux-i686.egg/pycuda/gl/__init__.py", line 4, in <module>
rai