问题标签 [numba-pro]
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python - 1 维 fftconvolve 与 numbapro cuda
我一直在关注一个示例（https://github.com/ContinuumIO/numbapro-examples/blob/master/convolution/fftconvolve.py），用图像和内核进行fftconvolve，它们都是二维数组。在我的用例中，我想对两个一维数组进行 fftconvolve 以寻找可能的匹配和延迟。我试图将示例转换为 1D，但收到了一些Invalid type combination错误。对于通过 numbapro 使用 CUDA 的一维数组 fftconvolve 是否有更好的示例？谢谢
python - 为什么我不能用 numba (cuda python) 得到正确的一维数组的总和？
我尝试将 cuda python 与 numba 一起使用。代码是如下计算一维数组的总和，但我不知道如何得到一个值结果而不是三个值。
python3.5 与 numba + CUDA8.0
输出是：
为什么我不能得到输出 "4.31417383" 而不是 "1.733004 1.289852 1.291317" ？1.733004+1.289852+1.291317=4.314173。
我是 numba 的新手，阅读 numba 文档，但不知道该怎么做。有人可以给建议吗？
python - 无法正确打印两个值（python3.5+numba+CUDA8.0）
有一个数组，我会在 GPU 中用它做一些计算。
在我计算之前，我应该得到这个数组的子集。
当我打印子集时，发现两个值不正确。
代码如下：
输出是：
太奇怪了。
宜宜Yi 2.834707 2.942902 3.294948 2.868170 2.975180 3.066900 2.712719 2.835360 2.607334。
但它被打印出来了Yi 2.834707 2.942902 3.294948 2.868170 2.975180 3.066900 2.712719 0.000000 18949972373983835000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000.000000。
有两个值错误。
我不知道为什么会这样。有什么我忽略的吗？
python - 在 GPU 上计算时得到错误的结果（python3.5+numba+CUDA8.0）
我想得到一个数组不同部分的总和。我运行我的代码。并从打印的内容中找出两个问题。
亲1：
这里详细介绍。已经解决了。也许这不是一个真正的问题。
亲2：
在我的代码中，我给 sbuf[0,2], sbuf[1,2], sbuf[2,2] 和 sbuf[0,3], sbuf[1,3], sbuf[2,3] 赋予了不同的值.
但是发现cuda.syncthreads()sbuf[0,2] 和 sbuf[0,3]、sbuf[1,2] 和 sbuf[1,3]、sbuf[2,2] 和 sbuf[2,3] 之后的值相同]。
直接导致Xi_s、Xi1_s、Yi_s的取值错误。
这些是我根据内核中打印的内容的猜测。
@talonmies 说像这样依赖内核中的打印语句是危险的。
所以我想知道它是否有一种有用的方法来调试我的代码，而不是在内核中打印语句。
python - GPU如何计算对数(python3.5+numba+CUDA8.0)
我使用 math.log 在 GPU 中计算了对数，这是CUDA Python 中支持的 Python 功能之一。但是失败了。
我的代码：
错误报告：
这是打字错误？我该如何纠正它？
我用 CUDA 模拟器运行这些代码（这里详细显示），它没有错误。为什么？
python - 一个 CUDA 错误 当一个大数组被用作输入数据时
我有一个代码可以通过 python3.5 使用 numba 和 CUDA8.0 在 GPU 中进行一些计算。当输入一个 size(50,27) 的数组时，它运行成功并得到正确的结果。我将输入数据更改为 size(200,340)，它有一个错误。
我在我的代码中使用共享内存。是否没有足够的共享内存？还是网格大小和块大小不好？我不知道如何识别它并为网格和块选择合适的大小。
我设置了小网格大小和块大小，错误是一样的。
我应该怎么做才能解决这个问题？感谢您的一些建议。
我简化了我的代码，它有同样的错误。在这里设置输入数据的大小很方便：df = np.random.random_sample((300, 200)) + 10.
编码：
错误：
我的设备信息：
python-3.x - 在 cuda 中用 python 计算矩阵向量乘法
我正在尝试使用 numbapro 在下面编写一个简单的矩阵向量乘法：
但是当我开始运行时，函数 **cu_matrix_vector ** 参数 2: 错误类型出现错误
cu_matrix_vector[(m+511)/512, 512](dA, dB, dC) 文件“C:\Anaconda3\lib\site-packages\numba\cuda\compiler.py”，第 359 行，调用 sharedmem=self。 sharedmem）文件“C:\Anaconda3\lib\site-packages\numba\cuda\compiler.py”，第 433 行，_kernel_call cu_func(*kernelargs) 文件“C:\Anaconda3\lib\site-packages\numba\cuda \cudadrv\driver.py"，第 1116 行，调用 self.sharedmem，streamhandle，args) 文件 "C:\Anaconda3\lib\site-packages\numba\cuda\cudadrv\driver.py"，第 1160 行，在 launch_kernel无）文件“C:\Anaconda3\lib\site-packages\numba\cuda\cudadrv\driver.py”，第 221 行，在 safe_cuda_api_call retcode = libfn(*args) ctypes.ArgumentError: argument 2: : wrong type
python - 使用 numba 在 GPU 上运行 Python
我试图在我的 NVIDIA GPU 中运行 python 代码，谷歌搜索似乎告诉我 numbapro 是我正在寻找的模块。但是，据此， numbapro 不再继续，而是已移至 numba 库。我尝试了 numba ，它的@jit装饰器似乎确实大大加快了我的一些代码的速度。但是，随着我对它的阅读更多，在我看来，它jit只是在运行时编译您的代码，并且这样做，它做了一些重度优化，因此加快了速度。
jit似乎并没有加速已经优化的 numpy 操作，例如numpy.dotetc. ，这一事实进一步强化了这一点。
我在这里感到困惑并偏离了轨道吗？具体是jit做什么的？如果它不能让我的代码在 GPU 上运行，我还能怎么做呢？
python - PyCUDA 和 NumbaPro CUDA Python 有什么区别？
我是 CUDA 的新手，我想弄清楚PyCUDA（免费）还是NumbaPro CUDA Python（非免费）对我来说会更好（假设库成本不是问题）。
两者似乎都要求您使用它们各自的 Python 方言。但是，PyCUDA 似乎需要您在C代码中编写内核函数，这比使用 NumbaPro 更麻烦，NumbaPro 似乎为您完成了所有艰苦的工作。
真的是这样吗？会有显着的性能差异吗？
amazon-web-services - 中止 AWS 操作/使用 numbapro 安装 Anaconda
两部分问题，非常感谢任何一方的帮助。我正在尝试在 AWS EB 上安装 Anaconda，然后安装 numbapro。我在 .ebextensions 中的 options.config 如下所示：
每当我尝试部署它时，我都会遇到超时，当我尝试从控制台手动停止当前进程时，我会收到一条错误消息，指出环境未处于可以中止当前操作或查看任何日志文件的状态。