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CUDA-Python：如何在Python中启动CUDA内核（Numba 0.25）？

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你能帮我理解如何用Python编写CUDA内核吗？ AFAIK， numba.vectorize 可以基于 target 在cuda，cpu，parallel（multi-cpus）上执行 . 但是target = 'cuda'需要设置CUDA内核 .

主要问题是很多例子，互联网上的答案与 deprecated NumbaPro库有关，所以很难遵循 not-updated WIKIs，特别是如果你是新手 .

我有：

  • 最新Anaconda（v2）

  • 最新Numba（v0.25）

  • 最新的CUDA工具包（v7）

这是我得到的错误：

numba.cuda.cudadrv.driver.CudaAPIError：1调用cuLaunchKernel导致CU DA_ERROR_INVALID_VALUE

import numpy as np
import time

from numba import vectorize, cuda

@vectorize(['float32(float32, float32)'], target='cuda')
def VectorAdd(a, b):
    return a + b

def main():
    N = 32000000

    A = np.ones(N, dtype=np.float32)
    B = np.ones(N, dtype=np.float32)

    start = time.time()
    C = VectorAdd(A, B)
    vector_add_time = time.time() - start

    print "C[:5] = " + str(C[:5])
    print "C[-5:] = " + str(C[-5:])

    print "VectorAdd took for % seconds" % vector_add_time

if __name__ == '__main__':
    main()
python cuda numba numba-pro

1 回答

  • 1

    发布的代码是正确的，可以在Python 2 Numbapro / Accelerate系统上运行而不会出错 .

    可能是用于运行代码的特定系统的容量不是很大，并且使用3200万个元素向量命中显示驱动程序看门狗或空闲内存错误 . 减小输入数据的大小允许代码正确运行 .

    [这个答案汇总了评论，并作为社区维基条目添加，以便将这个问题从未答复的清单中删除]

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