我正在尝试在CUPY中使用多个GPU并行化多个矩阵乘法。 Cupy加速矩阵乘法(例如$A\times B$)。我想知道我是否有四个方阵A,B,C,D。我想在两个不同的本地GPU上计算AB和CD。如何在CUPY中完成此操作?例如,在tensorflow中, for i in xrange(FLAGS.num_gpus):
with tf.device('/gpu:%d' % i): 在CUPY中也有类似的方法吗?关于Cupy的事情是,它直接执行代码,所以它不能运行下一行(例
/cudnn.pyx in cupy.cudnn.convolution_forward()cupy/cuda/memory.pyx in cupy.cuda.memory.alloc()
cupy/cuda/memory.pyx in cupy.cuda.memory.MemoryPool.malloc()
我需要在图形处理器中使用cupy而不是numpy来运行部分代码。因此,我只注释掉了这一行# import numpy as np,并使用了这一行而不是import cupy as npimport cv2importcupy as npcap = cv2.VideoCapture(0) _, img = cap.read()
if _ is True& 0xFF == ord('q'):
在尝试为CuPy v9.x计划的新的CuPy支持时,我发现name_expressions命名的cupy.RawModule参数需要是可迭代的,以便NVRTC在以后调用get_function时不会失败/cuda/libs/nvrtc.pyx", line 108, in cupy_backends.cuda.libs.nvrtc.compileProgram File "cu