qq_38402294的博客

使用pycuda进行GPU编程时，参数转换与传递是必不可少的一步。通常在进行数组传递时，可以用一般方法进行内存分配并转换，例如：import numpya = numpy.random.randn(4,4)a = a.astype(numpy.float32)a_gpu = cuda.mem_alloc(a.nbytes)cuda.memcpy_htod(a_gpu, a)通过以上步...

最近在用pycuda编程时想要用一个支持python的kmeans并行化包，github链接在这里src-d/kmcuda, 里边有详细的安装教程。但我按照上边提供的安装方法操作之后遇到了错误：CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR must be defined此时需进行的操作是：打开.bashrc文件，位置在home下，处于隐藏状态，可以通过指令：gedit ~./bashrc ...

导入需要的包：import pycuda.gpuarray as gpuarrayimport pycuda.autoinitimport skcuda.linalg as sklin创建两个矩阵：a = numpy.random.randn(4, 4).astype(numpy.float32) #为了后续GPU上的计算顺利进行，矩阵数值设定为float32b = numpy.ra...

最近在新配置的环境下使用python编写GPU程序，在用到pycuda包下的函数时出现了如下错误：File "/home/ubuntu/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/pycuda/compiler.py", line 50, in preprocess_source result, stdout, stderr = call_capture_...

scikit-cuda包是使用python开发GPU程序时的有力工具，它实现了GPU下的矩阵乘法、转置、求逆等一系列常用的线性代数操作，简化了编程过程。安装时，如果直接使用pip命令安装：pip install scikit-cuda可能会报错：Could not install packages due to an EnvironmentError: HTTPSConnectionPoo...