pycuda

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我想在GPU上並行化一個python循環，但我不想使用pyCUDA，因爲我需要自己做很多事情。我正在尋找OpenACC之類的東西，就像C++中的python一樣來實現簡單的並行化，但似乎沒有這樣的事情。所以我想在C++中使用OpenACC，然後系統調用一個pthon腳本，如下面的代碼所示。這會工作嗎？還是有沒有簡單的選擇，而不使用pyCUDA？ void foo(float*parameters)

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如何在anaconda中添加pycuda包

我想在我的anaconda包中添加pycuda，所以我安裝了這個文件pycuda-2016.1.2 + cuda8044-cp35-cp35m-win_amd64.whl from http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/?cm_mc_uid=85766897061814897087787&cm_mc_sid_50200000=1489708778#py

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使用CUDA的矩陣行中每個元素的排名

有沒有什麼方法可以單獨使用CUDA或NVidia提供的相同功能來查找矩陣行中元素的排名？

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在PyCUDA中調用__host__函數

是否有可能在PyCUDA中調用__host__函數，例如__global__函數？我在文檔中注意到pycuda.driver.Function創建了一個__global__函數的句柄。 __device__函數可以從__global__函數中調用，但__host__代碼不能。我知道，使用主機函數幾乎會破壞PyCUDA的目的，但是有一些已經創建的函數可以作爲概念證明來導入和調用。作爲一個說明，每當

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PyCUDA - ElementWise不能進行相等性檢查

我想爲兩個數組構建一個相等檢查器，我可以使用PyCUDA在GPU上運行它。按照PyCUDA GPU Arrays documentation page上給出的例子，我試圖編寫自己的實現。但是，儘管下面的代碼按照算術的預期工作，例如"z[i] = x[i] + y[i]"，它返回相等檢查器操作數"z[i] = x[i] == y[i]"的錯誤輸出。 import pycuda.gpuarray a

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將矩陣複製到主機所需的時間會增加矩陣的使用次數

我正在使用PyCUDA，CUDAMat和Numba對GPU矩陣乘法進行基準測試，並遇到了一些行爲，我無法找到解釋方法。我計算了3個不同步驟獨立需要的時間 - 將2個矩陣發送到設備存儲器，計算點積，並將結果複製回主機存儲器。點積步驟的基準測試在一個循環中完成，因爲我的應用程序在發送結果之前將進行多次乘法運算。隨着我增加循環次數，點積時間線性增加，就像預期一樣。但我無法理解的部分是，將最終結果發

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pycuda：kernel.cu的NVCC compitalation失敗

我剛剛安裝pyCuda，當我嘗試編譯：進口pycuda.autoinit 進口pycuda.driver爲DRV 進口numpy的 from pycuda.compiler import SourceModule mod = SourceModule(""" __global__ void multiply_them(float *dest, float *a, float *b) {

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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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cuda - 在分配內存和將數據複製到設備的過程中，PyCuda比純Cuda慢嗎？

我使用1kB .png文件（即2048x2048 numpy array）來測試我的PyCuda程序，它顯示程序花費了大約1.57s來分配數據並將其複製到設備。這是正常的需要如此長的時間？我不知道PyCuda和Cuda C在分配和memcpy過程中是否有性能差異？（使用PyCuda內核時依然用C寫的，內核執行時間爲0.17s，所以我覺得它的時間太長做準備。）分配代碼和memcpy img_

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使用Pycuda多線程

我正在嘗試使用Pycuda示例MultipleThreads在GPU上運行多個線程。當我運行我的Python文件，我得到了以下錯誤消息： (/root/anaconda3/) [email protected]:~/pycuda# python multiplethreads.py Exception in thread Thread-5: Traceback (most recent cal