PyCuda学习二之矩阵的加法

矩阵的加法

1. 导入必要的库

   import numpy as np
   import pycuda.autoinit
   import pycuda.driver as cuda
   from pycuda.compiler import SourceModule
   

2. 编写核函数 注意: 三引号里面的语法是c/c++的语法

   mod = SourceModule("""
   __global__ void gpu_add(float* x, float* y, size_t N)
   {
   int index = threadIdx.x + blockDim.x * blockIdx.x;
   int stride = blockDim.x * gridDim.x;
   for (int i = index; i < N; i += stride) {
   y[i] = x[i] + y[i]
   }
   }
   """)
   

3. 编写测试函数

   
   def test(N):
   a = np.empty(N, dtype=np.float32)
   a[:] = 10.0
   b = np.empty(N, dtype=np.float32)
   b[:] = 20.0
   # N一定要转成int不然会出错, 转成32位和64位的都行
   N = np.int32(N)
   # 设定线程块为256 可以改变, 但是256对于当前这个程序来说是最优的, 至于为什么最优目前还不知道
   thread_size = 256
   # 计算block的大小
   block_size = int((N + thread_size - 1) / thread_size)
   print(block_size)
   # 得到核函数的引用
   add = mod.get_function("add")
   # 调用
   add(
   cuda.In(a), cuda.InOut(b), N,
   block=(thread_size, 1, 1), grid=(block_size, 1)
   )
   print(b[:10])
   if __name__ == '__main__':
   N = 1024 * 1024
   test(N)
   

4. 全部的代码

import numpy as np
import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as cuda
from pycuda.compiler import SourceModule
mod = SourceModule("""
__global__ void add(float* x, float* y, size_t N)
{
// 获取全局索引
int index = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
// 步长
int stride = blockDim.x * gridDim.x;
for (int i = index; i < N; i += stride)
{
y[i] = x[i] + y[i];
}
}
""")
def test(N):
a = np.empty(N, dtype=np.float32)
a[:] = 10.0
b = np.empty(N, dtype=np.float32)
b[:] = 20.0
# N一定要转成int不然会出错, 转成32位和64位的都行
N = np.int32(N)
# 设定线程块为256 可以改变, 但是256对于当前这个程序来说是最优的, 至于为什么最优目前还不知道
thread_size = 256
# 计算block的大小
block_size = int((N + thread_size - 1) / thread_size)
print(block_size)
# 得到核函数的引用
add = mod.get_function("add")
# 调用
add(
cuda.In(a), cuda.InOut(b), N,
block=(thread_size, 1, 1), grid=(block_size, 1)
)
print(b[:10])
if __name__ == '__main__':
N = 1024 * 1024
test(N)

最后

以上就是魁梧铃铛为你收集整理的PyCuda学习二之矩阵的加法的全部内容，希望文章能够帮你解决PyCuda学习二之矩阵的加法所遇到的程序开发问题。

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