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我尝试在我的程序的两个部分中使用 cupy，其中一个与池并行化。我设法用一个简单的例子重现了它：

import cupy
import numpy as np
from multiprocessing import pool


def f(x):
    return cupy.asnumpy(2*cupy.array(x))



input = np.array([1,2,3,4])
print(cupy.asnumpy(cupy.array(input)))


print(np.array(list(map(f, input))))

p = pool.Pool(4)
output = p.map(f, input)
p.close()
p.join()
print(output)

输出如下：

[1 2 3 4]
[2 4 6 8]
Exception in thread Thread-3:
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/lib/python3.6/threading.py", line 916, in _bootstrap_inner
    self.run()
  File "/usr/lib/python3.6/threading.py", line 864, in run
    self._target(*self._args, **self._kwargs)
  File "/usr/lib/python3.6/multiprocessing/pool.py", line 489, in _handle_results
    task = get()
  File "/usr/lib/python3.6/multiprocessing/connection.py", line 251, in recv
    return _ForkingPickler.loads(buf.getbuffer())
  File "cupy/cuda/runtime.pyx", line 126, in cupy.cuda.runtime.CUDARuntimeError.__init__
TypeError: an integer is required

此外，代码冻结并且不退出，但我认为它与cupy无关。

我的配置是这样的：

CuPy Version          : 5.2.0
CUDA Root             : /usr/local/cuda-10.0
CUDA Build Version    : 10000
CUDA Driver Version   : 10000
CUDA Runtime Version  : 10000
cuDNN Build Version   : 7301
cuDNN Version         : 7301
NCCL Build Version    : 2307
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2 回答 2

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此问题并非特定于 CuPy。由于 CUDA 的限制，在 CUDA 初始化后无法分叉进程。

在 fork 子进程之前，您需要使用multiprocessing.set_start_method('spawn')（或forkserver）或避免初始化 CUDA（即，不要使用 CuPy API 除外）。import cupy

于 2019-02-26T02:33:31.753 回答
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当我之前尝试使用多处理时cupy，我需要使用 spawn 上下文。

ctx = multiprocessing.get_context('spawn')
pool = ctx.Pool(4)

我不知道这能解决你的问题，但你能试试吗？

于 2019-02-21T13:42:58.453 回答