我阅读了cupy文档中关于如何同时使用cupy和numba以及如何使用cuda加速代码的示例。
我编写了一个类似的代码来测试它:
import cupy
from numba import cuda
import numpy as np
import time
@cuda.jit('void(float32[:], float32[:], float32[:])')
def add(x, y, out):
start = cuda.grid(1)
stride = cuda.gridsize(1)
for i in range(
我在实验如何使用numba内部的cuda。然而,我遇到了一些与我期望不同的事情。这是我的密码
from numba import cuda
@cuda.jit
def matmul(A, B, C):
"""Perform square matrix multiplication of C = A * B
"""
d=cuda.local.array((3,3),dtype=numba.float64)
i, j = cuda.grid(2)
if i < C.shape[0] and j < C.shape[1]:
tmp
我对在费米GPU中可以启动的最大线程数感到困惑。
我的GTX 570设备查询如下。
Maximum number of threads per block: 1024
Maximum sizes of each dimension of a block: 1024 x 1024 x 64
Maximum sizes of each dimension of a grid: 65535 x 65535 x 65535
根据我的理解,我认为上述声明如下:
作为一个CUDA内核,我们最多可以启动65536块。每个启动的块可以包含多达1024个线程。因此,
我需要能够调用GPU函数,而GPU函数本身又间接调用另一个GPU函数:
from numba import cuda, jit
import numpy as np
# GPU function
@cuda.jit(device = True)
def euclidean_distance_gpu(input_vec, weight, diffs):
i = cuda.grid(1)
if i < input_vec.shape[0]:
diffs[i] = (input_vec[i] - weight[i]) ** 2
@jit
# CPU function
def
我想知道在相同的代码中并行运行多个cupy函数或numba内核是否可能甚至是安全的。目前我的代码是这样做的:
for i in range(int(nLoop)):
#shuffle the array
cp.random.shuffle(temp)
temp1,temp2 = cp.split(temp,2)
#configure number of blocks for cuda kernels
blocks = 0
Ti = cp.zeros(len(temp1))
if(le
所以当我先运行cuda.select_device(0),然后运行cuda.close()。Pytorch不能再次访问图形处理器,我知道有办法让PyTorch可以再次使用图形处理器,而不必重新启动内核。但我忘了怎么做了。还有人知道吗?
from numba import cuda as cu
import torch
# random tensor
a=torch.rand(100,100)
#tensor can be loaded onto the gpu()
a.cuda()
device = cu.get_current_device()
device.reset()
#
我知道如何使用np.array或np.zeros或np.empty(shape, dtype)在主机中创建全局设备函数,然后使用cuda.to_device复制。
另外,还可以将共享数组声明为cuda.shared.array(shape, dtype)。
但是如何在gpu函数中特定线程的寄存器中创建一个恒定大小的数组。
我试过cuda.device_array或np.array,但都没有用。
我只想在线程里做这个-
x = array(CONSTANT, int32) # should make x for each thread