0

我想使用一些 cula 功能，如 LU 分解或矩阵逆，但我对指针输入有一些问题。例如，使用 scikits.cuda.cula.culaDeviceSgetrf(m, n, a, lda, ipiv) 进行 LU 分解，需要使用指针 f "a" 参数，但 python 中没有明确的指针（我知道所有变量python 是由 ref) 。那么在这种情况下我应该怎么做呢？我应该使用 ctype 库来创建 python 吗？

这就是我想要做的：

   import numpy as np

   import scikits.cuda.cula as cula
   import pycuda.gpuarray as gpuarray

   cula.culaInitialize()

   //I create a square matrix for simplicity 
   a=np.array([[1,2,3,4],[6,7,8,9],[7,2,3,5],[2,4,5,6]])

   n=b.shape[0]
   ida=ipv=m

   scikits.cuda.cula.culaDeviceSgetrf(m,n,a,n,n)

status = _libcula.culaDeviceSgetrf(m, n, int(a), lda, int(ipiv)) TypeError: only length-1 arrays can be convert to Python scalars

当我尝试

a_gpu = gpuarray.to_gpu(a)
scikits.cuda.cula.culaDeviceSgetrf(m,n,a_gpu,n,n) :

回溯（最后一次调用）：文件“”，第 1 行，在文件“/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/scikits.cuda-0.042-py2.7.egg/scikits/cuda/cula .py"，第 329 行，在 culaDeviceSgetrf status = _libcula.culaDeviceSgetrf(m, n, int(a), lda, int(ipiv)) TypeError: int() argument must be a string or a number, not 'GPUArray'

任何解决方案？

4

1 回答 1

0

错误消息非常不言自明。您不能将 agpuarray直接传递给这些例程，数组参数应该是一个设备指针，它在内部转换为 Pythonctypes.c_void_p以传递给 CULA 库。PyCUDAgpuarray包含一个成员ptr，它将返回指向 GPU 内存的底层指针。

如果您执行以下操作：

a_gpu = gpuarray.to_gpu(a)
scikits.cuda.cula.culaDeviceSgetrf(m,n,a_gpu.ptr,n,n)

它应该可以正常工作[免责声明：从未编译或测试，使用风险自负]。

于 2012-09-02T07:38:23.157 回答