可以使用PyTorch库来测试CUDA是否安装成功。 在Python中,测试CUDA是否安装成功通常涉及几个步骤,包括验证PyTorch版本、CUDA版本和cuDNN版本,以及检查GPU是否可用。以下是一个详细的测试步骤和示例代码: 安装PyTorch和CUDA: 确保你已经安装了支持CUDA的PyTorch版本。你可以从PyTorch官网找到适合你CUDA版本的PyTorch安装命令。
除了直接在项目中使用cu或cuh来编写CUDA代码之外,还可以将CUDA相关操作代码放在一个DLL项目中,将项目编译成动态链接库DLL,然后在需要使用的项目中引用这个DLL并调用其内部函数即可。 现在新建一个DLL项目,项目名称为Test00302,如下图所示: 现在在项目中新建一个名为的文件,如下图所示: 然后设置项目的生成自定义方式...
test.cpp文件是起到了连接cuda代码和python代码的作用,cuda代码起到了核心的并行加速的作用,使用setup.py来将其编译生成一个python可以直接import的模块,但是它不能直接见人,需要使用test.py将这个模块封装起来。最后在callandrun.py里调用运行。 test.cpp 和 这两个文件是核心,其中用到了cuda编程基础,pytorch的C++...
custom_gather_time = performance.CudaProfile((lib.gather_nv_f32, (input_ptr, index_ptr, output_ptr, stride, indSize, othersize))) if test_dtype == torch.float16: if device == "cuda": torch_gather_time = performance.CudaProfile((gather, (rank, axis, inputTensor, indexTensor))) lib...
pycuda 是一个用于在 Python 中进行 GPU 计算的库,它结合了 Python 的易用性和NVIDIA CUDA并行计算的性能优势。本文将详细介绍 PyCUDA 库的特性、用法,并通过丰富的示例代码展示其在实际项目中的应用。 pycuda 简介 PyCUDA 是一个基于 NVIDIA CUDA 的 Python 库,用于在 GPU 上进行高性能计算。它提供了与 CUD...
提出一些实际开发中的建议,例如定期code review、编写测试用例、利用断言检查预期和结果等。 通过遵循文章的分步指导,并结合理论和实践可以显著提高对Python嵌入CUDA代码的调试技能。借助强大的调试工具和一系列专业技巧的应用,你将能够更高效地开发和优化在GPU上执行的高性能计算任务。
一、CUDA+cuDNN的安装配置 CUDA需要针对不同的显卡配置 cuDNN下载后复制过去就可以了 conda install cudatoolkit=10.1 conda install cudnn=7.6.5 注意版本要对应到官网查询即可 nvcc --version查看当前版本 需要检查: 二、安装并配置pytorch pytorch的配置查询网站:https://pytorch.org/get-started/locally/ ...
接下来,我们将填补 CUDA-C 编程中的一些空白,以便我们可以直接在 NVIDIA Nsight IDE 中编写 CUDA 程序,这将允许我们为我们一直在编写的一些代码创建 CUDA-C 的测试用例。我们将看看如何使用nvcc命令行编译 CUDA-C 程序,以及如何在 Nsight IDE 中进行编译。然后,我们将看看如何在 Nsight 中进行调试,并使用 Nsight...
具体的测试数据如下所示: [dechin@dechin-manjaro pycuda]$ python3 array_exp.py -l 10000000 26.13127974300005 3.469969915000547 总结概要 使用GPU来进行计算,可以极大程度上的加速我们所需要计算的任务,这得益于GPU强大的自带的并行化技术。pycuda的出现,使得我们不需要手工去写GPU的C或者C++代码也可以调用GPU来...