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我从数组火的文档中读到，可以从主机指针构造一个数组火数组。就像是

但是，我现在不清楚数组触发是否会自动将数组的类型确定为“双”（f64）而不是默认的浮点（f32）。

非常感谢你的帮助。

我正在尝试使用 arrayFire python ( https://github.com/arrayfire/arrayfire-python ) 进行多 GPU 编程。

但是，当我尝试将它与并发期货（https://docs.python.org/3/library/concurrent.futures.html）库连接时，我遇到了同步问题。

有人对如何使用 arrayfire-python 在多个 GPU 上进行并行处理有意见吗？

我在 GPU (OpenCL) 的帮助下使用 arrayfire 来加速一些 C++ 代码。我有 600MB 和更多的 af::array，我需要沿列维度翻转然后转置它。

到目前为止，我几乎使用 C++ 例程完成了这些操作。然而，我现在想用 AF 来做，但注意到 AF 库的内存使用过多。我有两个问题：

1) 我完全不明白为什么 300MB 阵列上的任何操作（例如翻转或 T）都应该使用超过 900MB 的内存。2）我想知道如何避免创建数组 foo 的副本。我认为通过将操作封装在一个单独的函数中，我可以摆脱任何副本。

我有这样的代码：

我只需要执行一次此操作，因此速度不如内存使用重要，但我更愿意在 AF 框架内执行此操作。

（所有内存使用统计数据都是使用 gpustat 从 debian 上的 NVIDIA 内核驱动程序包中读取的。）

CPU后端的内存使用量也过多。

感谢 umar-arshad 的回复：当我上次在 CPU 上运行代码时，我分析了内存使用情况——假设它的行为相同。我在 GPU 上仔细检查了测量结果，并同时使用了 gpustat 和 nvidia-smi。事实上，测量的代码是不同的，正如你所解释的那样。现在一切都说得通了——至少是 GPU 部分。

也许在 CPU 上 foo 最初只有 f64，因为只使用了实部，并且通过使用翻转或转置它变成了 c64。

“分配在某些平台上的所有队列上触发隐式设备同步”的事实与此网站一起：http ://forums.accelereyes.com/forums/viewtopic.php?f=17&t=43097&p=61730&hilit=copy+host+ memory+into+an+array#p61727 和 af::printMemInfo(); 帮助我最终弄清楚了 AF 的大部分内存处理。大大加快了我的程序。

然而，就地（或尽可能少的开销）执行这两个操作的唯一选择仍然是使用：

然而，这非常麻烦，因为我不想为 Row-/Column-Major 格式和索引魔法而烦恼。所以我仍然在这里寻找建议。

假设我有stl::array<float, 24> foo一个列主格式 arrayfire 数组的线性化 STL 挂件，例如af::array bar = af::array(4,3,2, 1, f32);. 所以我有一个尺寸为的af::dim4对象，最多有 4 个对象，并且我有线性化数组。dimsbaraf::seqfoo

如何明确地获得表示例如第 2.nd 和 3.rd 行的索引foo（即 的线性化版本bar），即bar(af::seq(1,2), af::span, af::span, af::span)？我在下面给出了一个小代码示例，它显示了我想要的。最后我也解释了为什么我想要这个。

Arrayfire 必须实现这样的逻辑才能访问元素，我发现了几个相关的类/函数，例如af::index, af::seqToDims, af::gen_indexing, af::array::operator()- 但是我还想不出一个简单的方法。

我考虑过基本上重新实现operator(), 以便它可以类似地工作，但不需要对数组对象的引用。但是，如果在 arrayfire 框架中有一种简单的方法，这可能是浪费精力。

背景： 我想这样做的原因是，arrayfire 不允许在与 GPU 后端链接时仅将数据存储在主内存（CPU 上下文）中。由于我有大量数据需要逐个处理并且 VRAM 非常有限，因此我想af::array从始终驻留在主内存中的 stl 容器临时实例化 -objects。

当然，我知道我可以编写一些索引魔法来解决我的问题，但我想使用相当复杂af::seq的对象，这可能会使索引逻辑的有效实现变得复杂。

我不太了解 OpenCL，但我知道 C/C++ API 要求程序员将 OpenCL 代码作为字符串提供。但最近我发现了不需要字符串代码来调用某些计算的ArrayFire库。我想知道它是如何工作的（它是开源的，但代码有点混乱）。是否可以使用调用任何已编译（例如 x86）代码的 OpenCL 后端编写并行代码，如下所示：

PS：我知道我对 99% 过于乐观

我正在按照arrayfire-rust 指南设置我自己的 Rust 项目。我可以cargo build，但是当我cargo run，我得到意想不到的结果。如果我直接从 shell 运行程序，我会得到预期的结果。

main.rs：

货运.toml

我已经向crate 提交了一个问题，维护人员正在调查。

我正在尝试使用 ArrayFire.jl 进行矢量数学运算，但 Arrayfire 中未实现矢量叉积函数。是否有一种解决方法可以使用 Julia 的 Arrayfire.jl 包装器以高效的方式计算它？由于设备和主机之间的所有数据传输，以天真的方式定义函数真的很慢，而且我对包装函数的了解不足以弄清楚如何解决这个问题。

我有两个数组 A（2D 图像）和 B（1d 强度值），并尝试制作第三个（2D）数组，其大小为 A，但仅包含 B 具有的 A 值。在不将数据移动到主机的情况下，正确的方法是什么？PS：试图找到一种方法来处理函数“区域”的结果（屏蔽某些区域并保留其他区域）。谢谢。

使用 pyfftw 库，可以轻松地在多维形状数组的单轴上执行一维 FFT，(M, 2**N)而无需显式循环第零索引，如下所示：

afft = pyfftw.interfaces.numpy_fft.fft(a, axis=1).

切换到 arrayfire 以便我的代码可以在 GPU 上运行，我正在使用以下内容来做同样的事情（使用import arrayfire as af）：

虽然这是并行执行的，但它似乎不是最好的做事方式，也会让我的代码看起来很糟糕。

af.fft有没有办法以与函数类似的方式pyfftw或使用 numpy 切片的 arrayfire 版本来消除循环？

根据arrayfire pow 文档，af.pow()目前仅支持真实数组的幂（和根...）。没有抛出错误，但我发现使用af.pow()复杂输入会导致巨大的内存泄漏，特别是如果使用其他函数作为输入（例如，af.pow(af.ifft(array), 2)）。

为了解决这个问题，我编写了complexPow下面的函数。这似乎适用于没有内存泄漏的复杂数组，并且快速比较表明我的函数返回与和运算符complexPow相同的值，例如。numpy.sqrt()**

有没有比这更快的方法来进行并行元素取幂？我还没有找到，但害怕我在这里错过了一个技巧......