pycuda

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對於我正在開發的一個項目，我應該暴力破解AES加密的密文給予一部分密鑰。密文的其餘密鑰空間是2^40。我想運行使用CUDA的解密（劃分通過GPU核心的密鑰空間），但我似乎無法找到合適的CUDA AES庫。我想知道是否有解決方法，比如在內核中運行C AES庫解密。看着this question表明這可能是不可能的。另一種選擇 - 我目前在python中有一個實現; （學習和）使用pyCuda並行

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PyOpenCL與Python多重處理？

我已經研究了這個話題，而且似乎無法得出結論。所以我知道OpenCL可以用於使用GPU和CPU的並行處理（與CUDA相反）。由於我想要使用GPU和CPU進行並行處理，使用python + PyOpenCL/PyCUDA的多處理模塊進行並行處理還是使用PyOpenCL處理GPU和CPU並行編程會更好？我對此很新，但憑直覺，我會想象Python中的多處理模塊是在Python中執行CPU並行處理的最佳

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從Python內核調用C++ CUDA設備函數

我正在研究一個涉及在Python中創建CUDA內核的項目。 Numba工作得很好（這些人所取得的成就非常不可思議），PyCUDA也是如此。我的問題是我想從我的Python生成的內核調用C設備函數。我找不到一種方法來實現這一點。 Numba可以調用CFFI模塊，但只能在CPU代碼中調用。在PyCUDA中，我可以將我的C設備函數添加到SourceModule，但我無法弄清楚如何包含另一個庫中已有的函

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在單獨的文件中存儲內核 - PyOpenCL

我試圖將代碼的內核部分與3「」「存儲在不同的文件中，我嘗試將它保存爲文本文件和bin文件，然後讀取它在，但我沒有找到成功，它開始給我一個錯誤，說「」「丟失，或）缺失。「不過，如果我只是複製粘貼內核代碼爲cl.Program（，它的工作原理。那麼，有沒有一種方法來抽象長內核代碼進行到另一個文件？這是具體到Python，謝謝！ #Kernel function prg = cl.Program(

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PyCUDA未對齊的地址清理失敗

我對CUDA編程非常陌生，並開始使用PyCUDA來獲取基礎知識。我研究了這些教程並運行了幾個簡單的測試代碼。測試僅使用一維數組。當我嘗試使用2D數組運行以下代碼時，我不斷收到PyCUDA警告，指出清理操作因地址不對齊而失敗。 import pycuda.autoinit import pycuda.driver as drv import numpy as np from pycuda.co

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爲什麼我的GPU的代碼運行速度大幅減慢，然後CPU

這是我們每一個地方找到標準的示例代碼一個... import time import numpy import pycuda.gpuarray as gpuarray import pycuda.cumath as cumath import pycuda.autoinit size = 1e7 t0 = time.time() x = numpy.linspace(1, si

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printf與PyCUDA（使用開普勒GPU）

我遇到了從pycuda內核打印的問題：printf（）函數什麼都不打印。還有一個類似的問題發佈在@ username_4567 here，也給出了一個例子here，@harrism在他的答案中指出。但是，我已經實現了pycuda example中的代碼，並且沒有打印（儘管沒有錯誤）。我猜測問題在於我使用的是Kepler GPU，並且該示例指定它僅適用於Fermi設備。是否有人知道如何使用我的K

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CUDA histogram2d不工作

由於看起來缺乏像樣的CUDA二維直方圖（我可以找到...指針歡迎），我試圖用pyCUDA自己實現它。這裏的直方圖應該是什麼樣子（使用NumPy的）：這裏是我到目前爲止有： code = ''' __global__ void histogram2d(const float *in_x, const float *in_y, const float *in_w, float *out) {{

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Pycuda test_driver.py引發屬性錯誤

我試圖在安裝有GeForce 960M和Cuda 8.0的Linux Mint上安裝pycuda。當我運行test_driver.py腳本時，它輸出以下錯誤： =============================測試會話開始============================== platform linux2 - Python 2.7.12，pytest-3.0.3，py-1.4。 3

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在Windows 10的Python中安裝CUDA後端（或cudarray）的錯誤

我想按照說明安裝CUDA（https://github.com/andersbll/cudarray）。我可以按照指令安裝cudarray python包，但不支持CUDA後端。安裝似乎是成功的。當「點擊凍結」時，我可以在列表中看到「cudarray == 0.1.dev0」。雖然我真的想建立的是與CUDA後端，並有麻煩。問題＃1：該指令建議INSTALL_PREFIX應該是「/ usr/l