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总体目标是使用NumbaPro在 GPU 上运行一些功能（在 OSX 10.8.3 上）。

在开始之前，我只是想把所有东西都设置好。根据这个页面，我安装了 CUDA，注册为 CUDA 开发人员，下载了 Compiler SDK 并设置了 NUMBAPRO_NVVM=/path/to/libnvvm.dylib 环境变量。

但是，运行这个基本的测试功能：

引发此错误：

我试过@vectorize'ing 而不是autojit，同样的错误。@autojit 本身没有目标可以正常工作。

有任何想法吗？

我正在尝试使用 NumbaPro 的 cuda 扩展来乘以大型数组矩阵。我最终想要的是将大小为 NxN 的矩阵乘以一个对角矩阵，该对角矩阵将作为一维矩阵输入（因此，a.dot(numpy.diagflat(b)) 我发现它是 a 的同义词* b)。但是，我收到一个不提供任何信息的断言错误。

如果我将两个一维数组矩阵相乘，我只能避免这个断言错误，但这不是我想要做的。

这是我的终端吐出的内容：

异常：由输入第 11 行引起：只能从全局、复数或数组中获取属性

我是 numbapro 的新手，需要提示！

我正在尝试在共享阵列上运行一个小设备内核函数：

当我尝试运行 cuda_test() 函数时，出现错误：

我不明白这个转换错误——据我所知，我实际上并没有在任何地方重铸数组——它被声明为一个 float32 共享数组，并且它被传递给一个接受 float32 数组的函数。我错过了什么？

我正在比较几个 Python 模块/扩展或方法以实现以下目标：

此函数是有限差分时域 (FDTD) 方法的一个非常基本的实现。我已经通过几种方式实现了这个功能：

• 有更多 NumPy 例程
• 在赛通
• 使用 Numba（自动）jit。

现在我想将性能与 NumbaPro CUDA 进行比较。

这是我第一次为 CUDA 编写代码，我想出了下面的代码。

不幸的是，我收到以下错误：

我也使用了 grid.to_host() ，但这也不起作用。CUDA 肯定在这个系统上使用 NumbaPro。

我正在尝试使用 numbapro 在下面编写一个简单的矩阵向量乘法：

但我收到以下错误：

numbapro.cudadrv.error.CudaDriverError: CUDA_ERROR_LAUNCH_FAILED 无法复制内存 D->H

我不明白为什么托管副本的设备失败了。请帮忙

谁能向我解释为什么每次我运行这段代码时，我的电脑都会死机？

点击代码后，我的电脑死机了。我不确定为什么。我提前感谢所有帮助。

我是 Python 中 NumbaPro 的新手。我有以下代码，我想在 CUDA（Anaconda Accelerate）的 x,y 网格中并行化，但是每次我运行它时，它都会在 Decorator 行出现 NotImplementedError，我不确定出了什么问题，有人可以帮我吗？非常感谢：

我正在尝试遵循NumbaPro 快速入门指南，但在遵循说明时出现错误。

这是我的情况：

• Python 2.7.6
• cuda编译工具 v5.5.0
• 康达 3.4.1
• 加速 1.5.0
• 视窗 7 专业版
• 英伟达 GeForce 卡

我的代码：

我收到以下错误：

知道如何解决这个问题吗？

我是 numba / numbapro 的新手。我试图运行其中一个示例，这是一个关于使用 guvectorize 的广义 Ufuncs 的示例：

（这里是示例的链接）：http ://docs.continuum.io/numbapro/quickstart.html#numbapro-guvectorize

我收到此错误：

我没有找到比此链接更多的文档。难道我做错了什么？我发现当签名中有一个空括号时会发生这种情况。我在 linux 机器上运行它，我的 numbapro 版本是 0.14.1

提前致谢，

亚历克斯