import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
from pycuda.compiler import SourceModule
import numpy as np
# 定义CUDA C kernel函数
mod = SourceModule("""
__global__ void argwhere(int* arr, int* indices, int dim0, int dim1, int dim2) {
int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
if (tid < dim0 * dim1 * dim2) {
int i = tid / (dim1 * dim2);
int j = (tid / dim2) % dim1;
int k = tid % dim2;
if (arr[tid] != 0) {
indices[tid * 3] = i;
indices[tid * 3 + 1] = j;
indices[tid * 3 + 2] = k;
}
}
}
""")
argwhere_kernel = mod.get_function("argwhere")
# 测试数据
a = np.array([[[0, 1, 0], [2, 0, 2]], [[1, 0, 0], [0, 3, 0]]], dtype=np.int32)
# 在GPU上执行kernel函数
indices = np.zeros((a.size, 3), dtype=np.int32)
argwhere_kernel(cuda.In(a), cuda.Out(indices), np.int32(a.shape[0]), np.int32(a.shape[1]), np.int32(a.shape[2]), block=(256, 1, 1), grid=(int(np.ceil(a.size/256)), 1, 1))
# 输出结果
print(indices)
用pycuda实现numpy.argwhere函数处理三维数组
该代码示例展示了如何利用pycuda库在Python中编译和执行CUDA核函数。它定义了一个名为argwhere的CUDA函数,用于查找非零元素的索引,并在GPU上对一个多维整数数组进行操作。测试数据是一个3D数组,结果存储在另一个数组中并打印出来。
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