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「CUDA」PyCUDA、CuPy

钮誉

2023-12-01

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http://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/83757175

[1] PyCUDA [link]
[2] CuPy – NumPy-like API accelerated with CUDA [link]

类似资料：

从Python访问OpenCV CUDA函数（无PyCUDA）

问题内容：我正在编写一个使用OpenCV的Python绑定进行标记检测和其他图像处理的Python应用程序。我想使用OpenCV的CUDA模块来加速应用程序的某些部分，并在它们的文件中注意到它们似乎正在使用针对Python和Java的OpenCV导出宏。但是，即使我正在构建OpenCV，我似乎也无法访问那些CUDA函数。是否有必要使用包装器（例如PyCUDA）来访问GPU功能（例如cudaar
CUDA

CUDA 工具包是一种针对支持CUDA功能的GPU（图形处理器）的C语言开发环境。CUDA 开发环境包括: nvcc C语言编译器适用于GPU（图形处理器）的CUDA FFT和BLAS库分析器适用于GPU（图形处理器）的gdb调试器（在2008年3月推出alpha版） CUDA运行时（CUDA runtime）驱动程序（目前在标准的NVIDIA GPU驱动中也提供） CUDA编程手册 CUD
CUDA 语义

译者：片刻 torch.cuda 用于设置和运行 CUDA 操作。它会跟踪当前选定的GPU，并且默认情况下会在该设备上创建您分配的所有 CUDA tensors。可以使用 torch.cuda.device 上下文管理器更改所选设备。但是，一旦分配了 tensor，就可以对其进行操作而不管所选择的设备如何，结果将始终与 tensor 放在同一设备上。默认情况下不允许跨 GPU 操作，除了 co
CUDA语义

torch.cuda会记录当前选择的GPU，并且分配的所有CUDA张量将在上面创建。可以使用torch.cuda.device上下文管理器更改所选设备。但是，一旦张量被分配，您可以直接对其进行操作，而不考虑所选择的设备，结果将始终放在与张量相同的设备上。默认情况下，不支持跨GPU操作，唯一的例外是copy_()。除非启用对等存储器访问，否则对分布不同设备上的张量任何启动操作的尝试都将会引发错
CUDA VS Wizard

一个用于开发CUDA的VS(Visual Studio)向导。当你安装了 CUDA VS Wizard，你将会在你的Visual Studio已安装的模板目录中看到CUDAWinApp。然后很容易就在VS中创建一个新的CUDA项目。它能支持Windows32位和64位系统。
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为什么CUDA的示例makefile找不到CUDA库？

我运行的是Arch Linux，并从存储库中安装了cuda sdk和cuda工具包。我已经编译了/opt/cudasdk/CUDALibraries中的库。不，我运行make in /opt/cuda-sdk/C编译sdk示例，得到以下错误： Makefile本身似乎只包含文件/opt/cudasdk/C/common/common。mk，即： Echo$LD_LIBRARY_PATH的输出为空
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