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我正在尝试修改这里的代码： ...to使用cuda streams。
(请原谅我是c++的新手，并且只有几周的使用经验。)
浏览 5提问于2017-11-30得票数 1
从CUDA推力代码中的内核启动来看，它们似乎总是使用默认的流。我能用我选择的溪流来做推力吗？我是不是漏掉了API里的东西？
浏览 3提问于2014-06-23得票数 5
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不久前，我在这里发布了一个模型，我正在尝试使用pycuda构建一个模型，它可以解决大约9000个耦合ODE。然而，我的模型太慢了，一位SO成员建议，内存从主机传输到GPU可能是罪魁祸首。由于我从主机向GPU传递了一个数组来执行此计算，并从GPU返回一个数组以集成到主机上，因此我可以看到这将如何减慢速度。谢谢你，卡斯汀
浏览 1提问于2013-05-23得票数 0
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我正在写代码，可以在numpy.fft.fft2和pycuda之间进行比较，但结果不匹配。此外，pycuda结果每次都是模棱两可的。数据文件：import numpy as npimportpycuda.gpuarray as gpuarrayimport time
import matplotl
浏览 9提问于2018-02-21得票数 0
我想在flask服务器上运行pyCUDA代码。该文件可以直接使用python3正确运行，但在使用flask调用相应函数时会失败。相关代码如下：import pycuda.autoinitimport numpy
cudaTest()在运行python cudaFlask.py时，我得到
浏览 269提问于2018-05-30得票数 13
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2-我已经有了Visual 2013，所以我还没有安装Visual 20105-我修正了msvc9compiler.py下面是我所做的工作：-我使用cygwin提取pycuda tar文件-我通过VS2013x64本地工具命令提示符执行python VS2013，而不是配置的siteconfig.py，如下所示：
BOOST_INC_
浏览 8提问于2015-02-18得票数 3
从过去的StackOverflow问题(例如，和)来看，人们应该能够使用nvvp来分析PyCUDA程序。当我尝试在一个运行在命令行中没有任何问题的PyCUDA脚本上运行CUDA6.5中的nvvp时，分析失败了，出现了以下错误：org.eclipse.core.rntime.CoreException: Reference to undefined variable args
有人成功地在PyCUDA中使用了nvvp6.5吗？我在Ubuntu1
浏览 2提问于2014-09-17得票数 0
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TL；：“使用PyCUDA对多个GPU进行循环调用的最佳方法是什么，这样CPU和GPU的工作就可以并行进行了？”“我不可能是第一个问这个问题的人，有什么我应该读的吗？”全文：
我想知道在多个GPU系统上使用CUDA的应用程序中设计上下文等处理的最佳方法。主机程序是Python2.7，使用PyCUDA访问GPU。目前，它不是多线程的，虽然我宁愿这样(“现在您有两个问题了”等等)，但是如果答案意味着线程，那么它就意味着线程。类似地，当需要阻塞数据时，能够在主线程中调用event.synchronize()也很
浏览 2提问于2012-03-08得票数 1
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实际上，我在我的python算法中使用了scipy库方法"solve“和"lstsq”。我需要在pycuda (即)中使用此方法，以便在GPU中执行。在C中支持scipy吗？或者我们如何在pycuda中使用scipy。 请帮我解决这个问题好吗？
浏览 28提问于2021-07-12得票数 0
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我有一个python项目，它使用CUDA和Pycuda作为实现的一部分。当作为python文件执行时，它运行时没有出现错误。然后，我使用pyinstaller生成了一个可执行文件，但是它给了我一个错误，它找不到nvcc。line 151, in <module> File "site-packages/pycuda&#
浏览 0提问于2020-03-05得票数 1
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作为一个更大的项目的一部分，我遇到了一个奇怪的始终如一的bug，我无法理解它，但它是一个典型的“黑盒”bug；当使用cuda-gdb python -m pycuda.debug prog.py -args如果我放弃pycuda.debug，它就会崩溃。一致地，在多内核执行中的完全相同的点。
为了解释，我有(目前有三个)内核，用于不同的网格和块排列，以解决更大的优化问题的“切片”。严格地说，这些函数要么工作，要么不工作，因为函数本身只被告知“这里有一些更多的数据”，并且除了数据的内容之外，不知道任何东西，比如迭代次数，无论
浏览 0提问于2011-04-25得票数 1
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代码使用numpy.dot，以及一些当前通过scipy.linalg.blas和scipy.linalg.lapack访问的BLAS和LAPACK函数。当前代码是为CPU编写的。我们希望转换代码，以便在图形处理器上执行一些NumPy、BLAS和LAPACK操作。编辑:我们需要的代码是可移植到不同的GP
浏览 0提问于2017-11-10得票数 4
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我正在使用PyCUDA实现smooth_local_affine，如所示。当我简单地在linux上运行这个程序时，它工作得很好。在我们的执行过程中，CUDA可能已经被重新初始化了，所以我们不可能干净利落地完成。这个计划现在就要中止了。使用Context.pop()可以避免这个问题。-2017.1-py3.6-linux-x86_64.egg/pycuda/autoinit.py"，第14行，在_finish_up context.pop() pycuda._
浏览 0提问于2018-04-01得票数 8
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标题说明了这一切，但这是我更详细的问题:我正在用python + pycuda实现一个在分布式系统上运行的有限元素求解器。
我的问题是:我如何告诉我的GPU首先执行通信内核？我使用的是RTX2060M，因此支持流优先级，并且在pycuda中存在属性STREAM_PRIORITIES_SUPPORTED使我认为可以从pycuda设置流优先级。
浏览 10提问于2022-02-24得票数 1
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我在CUDA统一内存[]上使用PyCUDA的接口[]。在某个时候，我添加了随机数生成器[]，并盯着看到木星笔记本中的死内核：
我把问题缩小到了随机数发生器的创建。或者，准确地说，当我这样做的时候：from pycuda import autoinit, driver
gpu_datadriver.managed_zeros(shape=5, dtype=np.int32, mem_flags=driver.mem_attach_f
浏览 10提问于2020-04-10得票数 0
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我刚开始使用CUDA编程，我想知道如何将pyCUDA的性能与在普通C中实现的程序进行比较？有什么我应该知道的奶瓶颈吗？
编辑：--我显然是先尝试搜索这个问题，却没有发现任何信息，我感到很惊讶。也就是说，我会排除pyCUDA的人在他们的FAQ中回答了这个问题。
浏览 11提问于2011-10-28得票数 18
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两者似乎都要求您使用各自的Python方言。但是，PyCUDA似乎要求您用C代码编写内核函数，这将比使用NumbaPro更麻烦，后者似乎为您完成了所有困难的工作。
真的是这样吗？
浏览 6提问于2017-07-18得票数 18
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示例代码：import pycuda.driver as drv<module 'pycuda' from '/home/abolster/lib/python2.7/site-packages/pycuda
浏览 0提问于2011-04-08得票数 1
我读过关于在新版本的CUDA中支持动态并行性的文章，我可以在带有thrush::exclusive_scan参数的内核函数中调用推力函数，比如thrust::device。main() {}
当调用内核内部的推力函数时，每个线程是否只调用该函数一次，并且它们都对数据执行动态并行处理？如果是这样的话，我只需要一个线程就可
浏览 1提问于2018-02-11得票数 2
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推力库可用于对数据进行排序。thrust::sort_by_key(d_keys.begin(), d_keys.end(), d_values.begin());
在CPU上调用，d_keys和d_values在CPU内存中；大部分执行发生在如何使用推力库直接在GPU上执行高效的排序，即从内核调用sort_by_key函数？我应该如何对这些类型进行推力调用？
浏览 0提问于2013-03-25得票数 8
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