问题标签 [pycuda]

我做了一个简单的CUDA程序来练习。它只是将数据从一个数组复制到另一个数组：

但是，我收到此错误：pycuda._driver.LogicError: cuLaunchKernel failed: invalid value

当我去掉double* e内核函数中的第二个参数并在没有参数的情况下调用内核时e，错误就消失了。这是为什么？这个错误是什么意思？

我编写了以下简单的 CUDA 内核：

Python中的变量分配如下：

我正在使用 传输变量gpuarray.to_gpu，并且正在使用以下行调用 Tesla C2070 上的内核：

在哪里：

我收到错误消息：

即使我将块大小减少到类似(8, 1, 1). 我可以在 GPU 上运行其他块大小为的 CUDA 程序，(512, 1, 1)所以我相信这不是由于 GPU 配置问题。

我究竟做错了什么？谢谢你的帮助。

我通过执行以下操作成功地在两个 float4 之间创建了一个 operator+：

但是，如果另外，我想为 uchar4 提供一个 operator+，通过对 uchar4 执行相同的操作，我会收到以下错误：“错误：多个重载函数“operator+”实例具有“C”链接“”

当我声明多个具有相同名称但参数不同的函数时，我会收到类似的错误消息。所以，两个问题：

• 多态性：在 Cuda 中是否可以有多个具有相同名称和不同参数的函数？如果是这样，为什么我会收到此错误消息？
• operator+ for float4：似乎这个特性已经包含在“cutil_math.h”中，但是当我包含那个（#include <cutil_math.h>）时，它抱怨没有这样的文件或目录......我应该做些什么特别的事情？注意：我使用的是 pycuda，它是 python 的 cuda。

谢谢！

我正在用 pyCUDA 自学 CUDA。在本练习中，我想将一个简单的 1024 个浮点数组发送到 GPU 并将其存储在共享内存中。正如我在下面的论点中指定的那样，我只在一个具有 1024 个线程的块上运行这个内核。

奇怪的是，我收到了这个错误。

我试图通过更改发送到 GPU 的元素类型来调试此错误（例如，我使用 float32 而不是 float64）。我也尝试改变我的块和网格大小无济于事。

有什么问题？什么是死上下文？任何建议或想法表示赞赏。

我正在尝试自学CUDA。到目前为止这并不容易，但我也不会轻易放弃:)

我创建了一个非常简单的程序。它只是从 GPU 返回一个值。

但是，我的程序打印的值是5.387879938e-315. 那肯定不像8.0。为什么 GPU 会返回错误的值？

我试过改变块大小，我认为这不应该（但谁知道）。我还检查了我发送的数据类型（float64）是否与我的内核匹配。

我创建了一个带有 shape 的 float32s numpy 数组(64, 128)，我想将它发送到 GPU。我怎么做？我的内核函数应该接受哪些参数？float** myArray?

我曾尝试直接将数组原样发送到 GPU，但 pycuda 抱怨正在访问对象......

我正在从头开始自学CUDA。我制作了这个简单的内核，它将 1 加到 2D 数组中的每个相关元素。二维数组的元素源自图像的红色通道 (zebra.jpg)。

但是，然后我运行这个程序，我得到以下结果。

为什么我的原始金额与我的新金额相同？新的总和不应该更大吗？

这是斑马.jpg。

我正在尝试计算 2D gpu_array 的方差。缩减内核听起来是个好主意：

http://documen.tician.de/pycuda/array.html

但是，该文档暗示缩减内核只是将 2 个数组缩减为 1 个数组。如何将单个二维数组缩减为单个值？

我在 Cuda C 中遇到了加法赋值运算符的问题。我收到以下错误：

我的代码是：

我想要的输出是 c = [0,1.1,0.4,0.3,0,0,0,0]。任何人都可以提出解决方案吗？

我正在尝试按如下方式规范化数组。

1. 选择数组的前两个元素，找到总和并使用该总和除以它们。
2. 对其余元素执行相同操作。

它工作正常。但是当我增加数组的维度时，时间复杂度就会出现。我在下面给出了我的代码。

d 的结果是 [0.33333334 0.66666669 0.75 0.25 0.40000001 0.60000002 0.666666669 0.33333334]。任何人都可以提出一些优化代码的想法吗？