pycuda

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pycuda/scikits.cuda에서 요소 별 할당을 수행하는 방법은 무엇입니까?

여기에 코드입니다 : import pycuda.autoinit import pycuda.gpuarray as gpuarray import pycuda.driver as drv import numpy as np import scikits.cuda.linalg as culinalg import scikits.cuda.misc as cumisc cu

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Enthought canopy python -lpython2.7을 찾을 수 없음

su 액세스 권한이없는 컴퓨터에서 Canopy enthought를 사용하고 있습니다. 나는이 오류가 파이썬에 의존하는 패키지를 빌드하려고 할 때마다 :는 는/usr/빈/LD : -lpython2.7 collect2 찾을 수 없습니다 : 명령 'g ++ : 신분증 1 개 종료 상태 오류 반환 '종료 상태 1에 실패했습니다. 무슨 일이 벌어 지는지 아십니까?

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워프의 스레드가 명령을 동기화하여 실행합니까? 한 블록 내의 쓰레드는 어떻습니까?

전역 배열의 각 주소가 각 스레드에 4 번 쓰여지는 CUDA 커널이 있습니다. 워프의 두 스레드가 동시에 같은 주소에 쓸 수 있으므로 프로세스가 병합되지 않을 수 있습니다. 한 블록 내의 쓰레드는 어떻습니까? d_next_front[i*width + j+1] = 1; d_next[i*width + j-1] = 1; d_next[(i+1)*

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CUDA를 사용하여 파이썬에서 쉽게 병렬화 할 수있는 루프를 풀기

저는 파이썬에서 for 루프를 사용하여 GPU를 사용하고 싶습니다. 나는 간단한 해결책이 있어야한다고 생각하지만 아직 그것을 찾지 못했습니다. 우리 함수는 numpy 배열의 요소를 반복하고 그 결과를 다른 numpy 배열로 저장하는 수학을 수행합니다. 각 반복은이 결과 배열에 일부를 추가합니다. 우리의 코드의 수 많은 단순화은 다음과 같이 표시 될 수 있습

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OSX 10.9.2 + CUDA 5.5 + EDP 2.7.3

에서 PyCUDA 데모 예제 오류 (아래와 같이에있는 pycuda 런타임 오류가 발생했습니다). 예제를 실행 오류가 cordelia:examples xxx$ python demo.py Traceback (most recent call last): File "demo.py", line 3, in <module> import pycuda.

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CUDA 6.5에서 nvvp로 PyCUDA 코드 프로파일 링

지난 StackOverflow 질문 (예 : here 및 here)으로 판단하면 nvvp를 사용하여 PyCUDA 프로그램을 프로파일 링 할 수 있어야합니다. Unable to profile application. org.eclipse.core.rntime.CoreException: Reference to undefined variable args 사람

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pycuda vs theano vs pylearn2

현재 기계 학습 알고리즘의 성능을 향상시키기 위해 GPU 프로그래밍을 배우고 있습니다. 처음에 나는 순수한 C와 CUDA 프로그래밍을 배우려고, 나는 나에게 CUDA 라이브러리의 래퍼를 pycuda하는 발견하고 나는 theano 및 pylearn2 발견하고 혼란 조금 가지고 :이 방법으로 그들을 이해 : pycuda : CUDA 라이브러리에 대한 파이썬 래

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내가 여기 PyCuda 지침을 따랐습니다

간단한 PyCuda OSX 응용 프로그램을 컴파일 할 수 없습니다을 > python test.py Traceback (most recent call last): File "test.py", line 12, in <module> """) File "/Library/Python/2.7/site-packages/pycuda-2013

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cuda 런타임 API 및 동적 커널 정의

드라이버 api를 사용하면 동일한 애플리케이션 ([1])에서 런타임 API의 사용을 배제합니다. 불행히도 cublas, cufft 등은 모두 런타임 API를 기반으로합니다. cuModuleLoad와 cublas 에서처럼 동적 커널 정의를 원할 경우, 옵션은 무엇입니까? 나는 이것을 염두에두고 있지만 어쩌면 더 많은 것들이 있습니다 : 가. 동일한 응용 프로

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상단/하단 gpuarray를 cublasStbsv에서 요구하는 특정 형식으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

저는 현재 pycuda와 scikits.cuda를 사용하여 선형 방정식 A * x = b를 풀고 있습니다. 여기서 A는 상한/하한 행렬입니다. 그러나 cublasStbsv 루틴에는 특정 형식이 필요합니다. 예를 들어, 더 낮은 행렬 A = [[1, 0, 0], [2, 3, 0], [4,5,6]]이면 cublasStbsv에 필요한 입력은 [[1, 3, 6],