pycuda 之安装与简单使用

pycuda安装：
（1）查看CUDA版本：cat /usr/local/cuda/version.txt （目前实验CUDA版本为：CUDA Version 9.0.176）

（2）查看cudnn版本：cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 （目前实验cudnn版本：7.0）

（3）安装直接：pip install pycuda==2017.1.1 （目前实验cudnn版本：2017.1.1）

注意：pycuda查看可以看这里：pycuda官网。（参看版本之间的对应）

实验：
hello_gpu.py

import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
import numpy

from pycuda.compiler import SourceModule
mod = SourceModule("""
__global__ void multiply_them(float *dest, float *a, float *b)
{
const int i = threadIdx.x;
dest[i] = a[i] * b[i];
}
""")

multiply_them = mod.get_function("multiply_them")

a = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)
b = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)

dest = numpy.zeros_like(a)
multiply_them(
drv.Out(dest), drv.In(a), drv.In(b),
block=(400,1,1), grid=(1,1))

print ( dest-a*b )
或者：

import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
import numpy

from pycuda.compiler import SourceModule
mod = SourceModule("""
__global__ void multiply_them(float *dest, float *a, float *b)
{
//const int i = threadIdx.x;
const int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
dest[i] = a[i] * b[i];
}
""")

multiply_them = mod.get_function("multiply_them")

a = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)
b = numpy.random.randn(400).astype(numpy.float32)

dest = numpy.zeros_like(a)
multiply_them(
drv.Out(dest), drv.In(a), drv.In(b),
block=(40,1,1), grid=(10,1))

print ( dest-a*b )

cpu与gpu计算效率的对比： test.py

import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
import numpy as np
from timeit import default_timer as timer

from pycuda.compiler import SourceModule
mod = SourceModule("""
__global__ void func(float *a, float *b, size_t N)
{
const int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (i >= N)
{
return;
}
float temp_a = a[i];
float temp_b = b[i];
a[i] = (temp_a * 10 + 2 ) * ((temp_b + 2) * 10 - 5 ) * 5;
// a[i] = a[i] + b[i];
}
""")

func = mod.get_function("func")

def test(N):
# N = 1024 * 1024 * 90 # float: 4M = 1024 * 1024

print("N = %d" % N)

N = np.int32(N)

a = np.random.randn(N).astype(np.float32)
b = np.random.randn(N).astype(np.float32)
# copy a to aa
aa = np.empty_like(a)
aa[:] = a
# GPU run
nTheads = 256
nBlocks = int( ( N + nTheads - 1 ) / nTheads )
start = timer()
func(
drv.InOut(a), drv.In(b), N,
block=( nTheads, 1, 1 ), grid=( nBlocks, 1 ) )
run_time = timer() - start
print("gpu run time %f seconds " % run_time)
# cpu run
start = timer()
aa = (aa * 10 + 2 ) * ((b + 2) * 10 - 5 ) * 5
run_time = timer() - start

print("cpu run time %f seconds " % run_time)

# check result
r = a - aa
print( min(r), max(r) )

def main():
for n in range(1, 10):
N = 1024 * 1024 * (n * 10)
print("------------%d---------------" % n)
test(N)

if __name__ == '__main__':
main()
结果：

------------1---------------
N = 10485760
gpu run time 0.023215 seconds
cpu run time 0.068797 seconds
-0.0014648438 0.0014648438
------------2---------------
N = 20971520
gpu run time 0.032089 seconds
cpu run time 0.124529 seconds
-0.0014648438 0.0014648438
------------3---------------
N = 31457280
gpu run time 0.046203 seconds
cpu run time 0.187157 seconds
-0.0014648438 0.0014648438
------------4---------------
N = 41943040
gpu run time 0.055805 seconds
cpu run time 0.244947 seconds
-0.0014648438 0.0014648438
------------5---------------
N = 52428800
gpu run time 0.075256 seconds
cpu run time 0.317744 seconds
-0.0014648438 0.0014648438
------------6---------------
N = 62914560
gpu run time 0.080560 seconds
cpu run time 0.378609 seconds
-0.0014648438 0.0014648438
------------7---------------
N = 73400320
gpu run time 0.101881 seconds
cpu run time 0.439889 seconds
-0.0014648438 0.0014648438
------------8---------------
N = 83886080
gpu run time 0.112525 seconds
cpu run time 0.504098 seconds
-0.0014648438 0.0014648438
------------9---------------
N = 94371840
gpu run time 0.139425 seconds
cpu run time 0.576029 seconds
-0.0014648438 0.0014648438

参考文献：
（1）GPU共享内存：pycuda使用教程：https://blog.csdn.net/qq_36387683/article/details/81075870

（2）pycuda教程：https://documen.tician.de/pycuda/tutorial.html

（3）理论性指导可以看这篇：https://blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/53097222
————————————————
版权声明：本文为CSDN博主「MachineLP」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/85338619

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