通过python distutils编译带有可重定位设备代码的cuda代码,可以使用NVIDIA提供的CUDA Toolkit来完成。CUDA是一种用于并行计算的平行计算模型和编程模型,可以利用GPU进行高性能计算。
首先,确保已经安装了NVIDIA显卡驱动和CUDA Toolkit。
然后,在编写python c扩展代码时,需要使用distutils模块来配置和构建扩展模块。
下面是一个示例的python c扩展代码,其中包含了CUDA代码:
from distutils.core import setup, Extension
from Cython.Build import cythonize
# 定义扩展模块
extensions = [
Extension(
'my_module', # 扩展模块名
['my_module.pyx'], # 扩展模块的源文件
libraries=['cuda'], # 需要链接的库,此处为CUDA库
library_dirs=['/usr/local/cuda/lib64'], # CUDA库所在的路径
runtime_library_dirs=['/usr/local/cuda/lib64'], # 运行时链接库的搜索路径
extra_compile_args=['-arch', 'sm_61'], # 针对具体GPU架构的编译选项,此处为SM 6.1
language='c++' # 使用C++编译器进行编译
)
]
# 配置和构建扩展模块
setup(
name='my_module',
ext_modules=cythonize(extensions)
)
在上述代码中,需要注意以下几点:
libraries
参数指定。library_dirs
和runtime_library_dirs
分别指定了CUDA库的路径,根据实际安装路径进行配置。extra_compile_args
参数可以根据具体GPU架构进行配置,此处示例中为SM 6.1。完成上述代码后,可以使用以下命令进行编译构建:
python setup.py build_ext --inplace
编译成功后,可以在当前目录下找到生成的扩展模块文件。
对于CUDA代码的具体实现和使用方法,可以参考NVIDIA官方文档和CUDA编程指南。
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