通过pycuda调用GPU

最新推荐文章于 2025-06-26 09:27:01 发布
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在OpenSUSE 42.2系统上，通过CUDA Toolkit 10.0安装CUDA，然后利用pip安装pycuda、opencv和numpy。文章介绍了如何通过pycuda进行GPU运算，并提供三个GPU调用函数示例，表明运算速度显著快于CPU。运行结果展示为三张图片，pycuda将图像数据转换为一维数组进行处理。

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通过pycuda调用GPU

环境配置

在linux OpenSUSE 42.2系统下运行，安装CUDA Toolkit 10.0，pip中安装pycuda、opencv和numpy。

CUDA

直接从CUDA官网(https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive)下载对应版本的.run文件，运行后根据提示进行安装。除了“显卡驱动”外所有选项都安装。

安装成功后，应可以通过命令行指令，查看cuda版本。

nvcc --version

pycuda

从pycuda官网(https://mathema.tician.de/software/pycuda/)给出的方法下载，按照帮助文档(https://wiki.tiker.net/PyCuda/Installation/Linux)逐步安装。

安装完成后，可以运行pycuda提供的简单gpu运算代码。

numpy和cv2

正常通过pip安装就可以。

sudo python -m pip install numpy
sudo python -m pip install opencv-python

代码

主要写了

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