numba-pro

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我一直在關注一個例子（https://github.com/ContinuumIO/numbapro-examples/blob/master/convolution/fftconvolve.py）給與fftconvolve與圖像和內核，都是二維數組。在我的用例中，我想用兩個1D陣列來做fftconvolve來尋找可能的匹配和延遲。我試圖將示例轉換爲1D，但收到了幾個Invalid type co

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爲什麼我不能用numba（cuda python）獲得正確的1D數組的總和？

我嘗試用numba來使用cuda python。代碼是計算1D數組的總和如下，但我不知道如何得到一個值的結果，而不是三個值。 python3.5與numba + CUDA8.0 import os,sys,time import pandas as pd import numpy as np from numba import cuda, float32 os.environ['NUM

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Python的括號函數名和參數之間：FUNC [...]（...）

我正在學習如何在GPU加速計算蟒從this notebook，其中一條線讓我困惑： mandel_kernel[griddim, blockdim](-2.0, 1.0, -1.0, 1.0, d_image, 20) 這裏，mandel_kernel是一個裝飾（由cuda.jit）函數，griddim和blockdim是長度爲2的元組：griddim=(32,16),blockdim=(32

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GPU上計算得到錯誤的結果（python3.5 + numba + CUDA8.0）

我想獲得數組的不同部分的總和。我運行我的代碼。並從打印的內容中發現兩個問題。 PRO1：詳細介紹here。它已經解決了。也許這不是一個真正的問題。 PRO2：在我的代碼，我紅粉不同的值SBUF [0,2]，SBUF [1,2]，SBUF [2,2]和SBUF [0,3]，SBUF [1,3]，sbuf [2,3]。但是發現在cuda.syncthreads()之後，sbuf [0,2]和s

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中止AWS操作/使用numbapro安裝Anaconda

兩部分問題，對於任何一部分都非常感謝。我試圖在AWS EB上安裝Anaconda，然後是numbapro。我在.ebextensions options.config看起來是這樣的： commands: 00_download_conda: command: 'wget http://repo.continuum.io/archive/Anaconda2-4.3.0-Linux-x86_64.

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Anaconda加速check_cuda（）

什麼是檢查cuda的正確anaconda加速函數？有了你可以使用numbapro： >>> from numbapro import check_cuda numbapro:1: ImportWarning: The numbapro package is deprecated in favour of the accelerate package. Please update your co

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是否Numbapro支持SIMD編程架構

我試圖來解決單純使用GPU優化的熵問題。因爲每一次單純的迭代都依賴於前一次迭代，所以我相信我沒有辦法讓我的算法平行。但是已經做了PyOpenCl和Numbapro一些研究，OpenCL的提供了一個類型的編程架構的SIMD叫。我只是想知道Numbapro會提供相同的嗎？到目前爲止，我已經試過jit，autojit &矢量化的代碼的一部分，但沒有跡象表明性能改善。

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PyCUDA和NumbaPro CUDA Python有什麼區別？

我是CUDA新手，想弄清楚PyCUDA (free)或NumbaPro CUDA Python（不是免費）對我來說是否會更好（假設圖書館的成本不是問題）。兩者似乎都要求您使用各自的Python方言。但是，PyCUDA似乎要求你在C代碼中編寫內核函數，這比使用NumbaPro更麻煩，而NumbaPro似乎爲你做了所有的辛苦工作。這的確是這樣嗎？會有明顯的性能差異嗎？

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如何在GPU中計算對數（python3.5 + numba + CUDA8.0）

我在GPU中用math.log計算對數，這是Supported Python features in CUDA Python之一。但失敗了。我的代碼： import os,sys,time,math import pandas as pd import numpy as np from numba import cuda, float32 import os bpg = (3,1

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計算矩陣向量乘法與CUDA蟒蛇

我試圖用numbapro寫下面一個簡單的矩陣向量乘法： from numbapro import cuda from numba import * import numpy as np import math from timeit import default_timer as time m = 100000 n = 100 @cuda.jit('void(f4[:,:], f