저는 해시를 생성하고 암호화를 사용하는 완전한 Python 코드를 작성했습니다. 이것은 MS-CHAPV2 GenerateNTResponse() 메서드의 구현이므로 SHA1, MD4 및 DES을 사용합니다. 나는 거의 10000000 개의 해시를 처리해야하므로 CUDA를 사용하여 속도를 향상시킬 방법을 찾고있었습니다. 순수 파이썬 버전은 모든 해시의 90 %
저는 2 주 된 Mac 사용자입니다. 그래서 여기에 나와 함께 있으십시오. EPD python을 기본 파이썬 인터프리터로 설정하려고합니다. 대신 Mac과 함께 제공되는 시스템 파이썬이 필요합니다. EPD는 .bash_profile을 수정하여 설치시 자동으로 EPD를 수행하지만, EPD를 설치 한 후에는 .bash_profile을 변경하지 않고 시스템 파이썬
답변을 찾을 수는 없지만 간단해야합니다. 저는 CUDA가 어떻게 작동 하는지를 알기 위해 세포 자동 장치의 상태를 계산해야하는 프로그램을 작성하고 있습니다. 아주 간단한 프로그램을 먼저 작성하려고했습니다. 그것은 행렬을 취하고 모든 스레드는 셀의 값과이 셀의 위와 아래에있는 셀을 증가시켜야합니다. 내가 그에게 다음과 같은 매트릭스 제공한다면, : 그것은 위
SourceModule의 다른 함수에 의존하는 SourceModule의 함수를 사용할 때 어떻게 함수 호출에 전달합니까? "???" 다음 코드에서 : import numpy
import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
from pycuda.compiler import SourceModule
mod =
파이썬에서 Fitted Value Iteration (FVI)을 수행하려고합니다 (조각 별 선형 보간법을 사용하여 5 차원 함수를 근사하는 것을 포함). scipy.interpolate.griddata가 완벽하게 작동합니다. 그러나 FVI는 MC 기반 알고리즘이므로 수천 번 보간 루틴을 호출해야합니다. 기본적으로 함수가 알려진 점 집합은 정적이며 큰 점은
2D gpu_array의 분산을 계산하려고합니다. 감소 커널은 좋은 아이디어 같은 소리 : http://documen.tician.de/pycuda/array.html 그러나이 내용은 해당 감소 커널 단지 1 개 배열로이 개 배열을 줄이는 것을 의미한다. 단일 2D 배열을 단일 값으로 줄이려면 어떻게해야합니까?
내가 쿠다 C에서 더하기 대입 연산자 나는 다음과 같은 오류지고있어 문제가 발생하고있어 : kernel.cu(5): error: expression must have integral or enum type
내 코드는 다음과 같습니다 import pycuda.driver as drv
import pycuda.autoinit
from pycuda.com
다음과 같이 배열을 정규화하려고합니다. 배열의 처음 두 요소를 선택하고 합계를 찾아 그 합계를 사용하여 나눕니다. 나머지 요소에 대해서도 동일한 작업을 수행하십시오. 잘 작동합니다. 그러나 배열의 차원을 늘리면 시간 복잡성이 생깁니다. 아래 코드를 입력했습니다. import pycuda.driver as drv
import pycuda.autoinit
CUDA를 연습하기 위해 아주 간단한 커널을 만들었습니다. import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np
from pycuda.compiler import SourceModule
from pycuda import gpuarray
import cv2
def compi
이미 Pycuda를 사용하여 GPU에있는 배열을 텍스처에 바인딩하는 방법이 있습니까? 이미 CPU에있는 배열을 텍스처에 바인딩하는 cuda.bind_array_to_texref(cuda.make_multichannel_2d_array(...), texref)이 있지만 배열이 이미 장치에 있으면 cudaBindTextureToArray을 PyCuda에서 찾을