我是图形处理器编程和pyCUDA的新手,在我的知识上有一个相当基本的差距。我花了相当多的时间来搜索,查看示例代码和阅读CUDA/pyCUDA的支持文档,但在解释中没有发现太多多样性,并且无法理解一些事情。
我在正确定义块和网格尺寸时遇到了问题。我当前运行的代码如下所示,其目标是将数组a与浮点b进行逐个元素的乘法
from __future__ import division
import pycuda.gpuarray as gpuarray
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
from pycuda.compiler imp
我是Cuda开发方面的新手,我决定开始编写小示例,以了解它是如何工作的。我决定分享我所做的核函数,并计算两个大小相等的矩阵的对应行之间的平方欧几里德距离。
__global__ void cudaEuclid( float* A, float* B, float* C, int rows, int cols )
{
int i, squareEuclDist = 0;
int r = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x; // rows
//int c = blockDim.y * blockIdx.y + threadIdx.y
我试图找出GPU张量运算是否比CPU操作快。因此,我在下面编写了这个特定的代码来实现简单的2D添加CPU张量和GPU cuda张量,以查看速度差异:
import torch
import time
###CPU
start_time = time.time()
a = torch.ones(4,4)
for _ in range(1000000):
a += a
elapsed_time = time.time() - start_time
print('CPU time = ',elapsed_time)
###GPU
start_time = time.ti