Articles tagged with CUDA:

  • PyOpenCL Installation on Windows

    Windows系统下安装PyOpenCL

    挣脱CUDA

    两年多以前,我翻译了PyCUDA Tutorial 的中文版,还建立了一个Github Repo.但后来一直忙其他事情,也没跟得上更新进度.

    CUDA确实很美好,但从Titan X开始就眼看着老黄将双精度浮点数(Float Point 64bit,缩写为FP64)砍到没法用,让我这样买不起Tesla的人很无奈.虽然还有初代白泰坦的1.3 ~ 1.5 TFLOPS的FP64,但毕竟显卡核心时代久远,目前存世的良品有限,且功耗感人.

    反观AMD阵营,根据维基百科上面的AMD显卡核心页面的数据,RX580 有385.9GFLOPS的FP64, 而 Vega64 有792GFLOPS的FP64,虽然不是很高,但总算能用.

    为了双精度,只能尝试挣脱CUDA的束缚,试试OpenCL了.

    PyOpenCL

    由于我这种外行人没有雄厚的代码实力,只会一点基础的 Python,就只能选择 PyOpenCL …


  • MacOS PyCUDA Python Pyenv

    Mac系统下使用Pyenv管理Python多版本,并且给各个版本安装PyCUDA

    本文是针对PyCUDA的新手用户。此处特点是使用了Pyenv构建了多个工作环境,并且指导如何在各个不同的Python环境中安装PyCUDA。

    安装Git和Pyenv

    下载PyCUDA代码需要用Git,管理多版本的Python需要Pyenv,而这两个的安装就都需要用Brew 了。在终端输入下面的命令就可以安装Brew了:

    /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
    

    然后再接着在终端陆续输入下面两个命令来安装Git和Pyenv:

    brew install git
    brew install pyenv
    

    最最重要的一步

    这一步是最重要的了,决定了你能否成功安装和运行CUDA以及PyCUDA。要运行Brew,你就被迫要安装最新版本的Xcode和配套的Command Line Tools,但是CUDA很可能和这个最新版本不兼容。所以如果你有旧版本的Xcode,一定要备份一下,改个名字别被替换了啥的。然后安装最新的Xcode和配套的Command Line Tools之后,赶紧用Brew安装好Git和Pyenv。安装好了这两个之后,就降级回到能兼容CUDA的旧版本Xcode …


  • PyCUDA Tutorial 中文版

    PyCUDA Tutorial 英文原文

    CycleUser 翻译

    开始使用

    在你使用PyCuda之前,要先用import命令来导入并初始化一下。

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

    这里要注意,你并不是必须使用pycuda.autoinit,初始化、内容的创建和清理也都可以手动实现。

    转移数据

    接下来就是要把数据转移到设备(device)上了。一般情况下,在使用PyCuda的时候,原始数据都是以NumPy数组的形式存储在宿主系统(host)中的。(不过实际上,只要符合Python缓冲区接口的数据类型就都可以使用的,甚至连字符串类型str都可以。)

    译者注:宿主系统host,就是处理器-内存-外存组成的常规Python运行环境;设备device,就是你要拿来做CUDA运算的显卡或者运算卡,可以是单卡也可以是阵列。

    下面这行示例代码创建了一个随机数组成的4*4大小的数组a:

    import numpy …

  • Use CUDA 8.0 with macOS Sierra (10.12)

    NOTICE 注意

    The latest version of CUDA8.63 is now working well with macOS Sierra 10.12.3, and there is no need to bother~

    最新版本的CUDA8.63早已经和渣果Sierra10.12.3磨合的不错了,完全能够正常工作不用折腾了。

    IGNORE THESE 已经兼容了不用看了

    The moment I am typing, the latest version of CUDA is 8.0.4. It is the …

    Category: Mac

Page 1 / 1

Category
Tagcloud
Life Hate PyOpenCL Telescope Linux VirtualBox ChromeBook Visualization Radio Data Lesson RaspberryPi Hack Game Science Python Camera Mount&Blade Translation VTK OpenCL Software Xcode Conda RTL-SDR VisPy Memory Photo University Download MayaVi Geology Discuss Hackintosh Disease Library Story Microscope CUDA Hardware Moon Pyenv QT Server Video Book DIY Mac Chat GlumPy Kivy Lens GeoPython Poem Raspbian Junck IDE Scholar NAS Programming Communicate