问题标签 [pycuda]

我在一个使用 CUDA 处理图像的项目中。该项目只是图像的加法或减法。

请问您的专业意见，哪个最好，两者的优缺点是什么？

我感谢大家的意见和/或建议，因为这个项目对我来说非常重要。

我有一个简单的（经过测试的）pycuda 应用程序，并正在尝试对其进行分析。我尝试了 NVidia 的 Compute Visual Profiler，它运行程序 11 次，然后发出此错误：

我还尝试运行“CUDA_PROFILE python scriptname.py arg1”。它创建了一个文件，其中包含：

如果它有用，我还设置了这些环境变量：

和 temp_cuda_profiler.conf 包含

谷歌搜索了一个小时左右。没运气。感谢您提供的任何见解！

示例代码：

结果：

听起来很简单，所以让我们测试一下。

好吧，这很奇怪……

长话短说，即使将文件逐行进入 python 控制台，在实际执行 mod=SourceModule() 行之前也不会出错。

（最终追溯，我保证）

所以看起来 pycuda 的包含目录与运行时 python 不同，这不应该发生（据我了解）

有任何想法吗？（对不起，很长的问题）

Talonmies 提出了一个关于未找到 nvcc 的观点；除非 python 从我想不到的地方获取它的 envars，否则它没有理由不应该：

任何地方都没有真正提到的东西（至少我可以看到）是哪些库函数暴露给内联 CUDA 内核。

具体来说，我正在做不值得单独卸载到 GPU 的小/愚蠢的矩阵乘法，但正在卸载包含此乘法的算法的更大部分。没有人喜欢使用他们自己的 linalg 函数，因为有人总是做得更好。

TLDR 在 PyCUDA 下的内联内核中我可以使用哪些库？

问题或多或少说明了一切。

据我了解，这应该使用 cuda pow 函数，但事实并非如此。

我现在遇到的两个铜头问题，我怀疑是相关的。

运行一个示例文件 (samples/axpy.py) 会产生很多小警告，但这个比较突出。

需要注意的几件事；

g++ 已正确选择要使用的正确 CUDA lib 目录（lib64），但在那里看不到 libcudart.so，它就是。

接下来，没有找到boost_python；我从几个地方听说这是由于 ubuntu 在某处打破了包约定，人们说他们已经通过更改 pycuda 配置选项来修复它，但还没有说将它更改为什么......（示例）

有人对cudart或启动问题有任何想法吗？

足够简单

但我收到了这个错误

据我所知，这是正确的用法。有人知道我在做什么错吗？

PyCUDA 文档对我们这些“非大师”类中的示例有点轻，但我想知道 gpuarrays 上的数组操作可用的操作，即。如果我想 gpuarray 这个循环；

为此，常规的第一站 python 减少将类似于

但是我看不到使用 GPUArray 执行此操作的任何简单方法，除了编写自定义元素内核之外，即使遇到这个问题，内核中也必须有循环结构，在那个复杂点上，我可能会更好只写我自己成熟的 SourceModule 内核。

任何人都可以提示我吗？

应该足够简单；我真的想将一个 int 发送到 SourceModule 内核声明，其中 C 函数

声明并调用该值...

但是我从 pycuda 得到了各种错误，我使用了错误的类型。

我在设备上有大量生成的数据（A[i,j,k]），但我只需要 A[i,:,:] 的一个“切片”，在常规 CUDA 中这很容易用一些指针算术完成。

在pycuda中可以做同样的事情吗？IE

显然这是完全错误的，因为没有尺寸信息（除非从 dest 形状推断），但希望你明白吗？