ERROR: Failed building wheel for quant-cuda Running setup.py clean for quant-cuda Failed to build quant-cuda Installing collected packages: quant-cuda Running setup.py install for quant-cuda ... error error: subprocess-exited-with-error × Running setup.py install for quant-cuda did not run ...
an error is reported when compiling the quant_cuda kernel. in my case, Cuda compilation tools, release 12.0, V12.0.140
因此本课程的第三单元,便是打算介绍如何将GPU与QuantLib合并使用,将金融计算提升到一个10倍数的运算水平。我们会仔细的说明CUDA C程序的开发步骤,这需要对GPU的硬件架构有基础的了解。使用Visual Studio可以很容易完成这项工作。CUDA本身有提供很多好用的代码库,其中对模拟运算尤其重要的cuRand,我们会仔细介绍。 其次...
Joshi是使用NVIDIA(NV)的CUDA来开发GPU代码的,CUDA是NV的专属架构,其他公司的硬件加速组件是无法使用的。当初为了学习CUDA,我在网上闲逛,竟然发现牛津大学Mike Giles教授(https://people.maths.ox.ac.uk/gilesm/)的CUDA课程教材。Mike Giles教授当初每年固定开课给印度政府与教育人士,他的讲义除了有CUDA的介绍,还有O...
在VS环境中，开发CUDA项目相当直接，通过新项目选择CUDA，VS会自动生成预设文件。核心的GPU程序代码通常包含在名为kernel.cu的文件中，VS会显示编译警告但能成功编译。示例程序展示了如何利用GPU并行处理大量数据，显著提高运算效率。此外，文章还预告了2024年将举办的QuantLib计算机实操演练班，分为Python和C++...
本文将深入探讨如何利用CUDA进行金融高性能运算，以QuantLib为例，通过实施BS模型期权定价，展示GPU在金融计算中的优势。首先，将使用CUDA C语言并行计算五个期权价格，对比VecAdd的示例，实现期权解析解定价公式的并行计算。这种操作不仅可以应用于五个期权，扩展至10,000个期权计算也轻而易举。五个Call期权...
当我认真学习QuantLib时，发现Mark Joshi的网站上有一个项目正在进行。该项目旨在将GPU运算能力导入衍生商品的模型计算中。当我看到这个项目时，我深知这是解决金融运算痛点的可行方案。我将他的技术文章和程序代码下载到计算机上开始测试和练习。我将Joshi编写的程序代码逐一在我的计算机上测试，发现有些片段...
A combination of Oobabooga's fork and the main cuda branch of GPTQ-for-LLaMa in a package format. - GPTQ-for-LLaMa-CUDA/quant_cuda_faster/quant_cuda.cpp at main · jllllll/GPTQ-for-LLaMa-CUDA
Unified 4 changes: 2 additions & 2 deletions4csrc/quantization/squeezellm/quant_cuda_kernel.cu Original file line numberDiff line numberDiff line change Expand Up@@ -197,13 +197,13 @@ void squeezellm_gemm(torch::Tensor vec, torch::Tensor mat, torch::Tensor mul, ...
如果你跟我一样在Windows上开发程序,那其实使用CUDA来写GPU程序是非常简单的。你只要先安装好Visual Studio(VS),然后去NVIDIA的网站(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下载CUDA Toolkits,照着指示安装程序,它便会把项目Wizard安装在VS之内。当然,前提是你要有NVIDIA的显卡,我的显卡是GTX 1660 6GB。