numba-pro

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CUDAでのpythonで行列ベクトル積を計算します。 from numbapro import cuda from numba import * import numpy as np import math from timeit import default_timer as time m = 100000 n = 100 @cuda.jit('void(f4[:,:], f

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cuda GPUアクセラレーションコードに一貫性のない結果

私はGPU上の画像に対してローカルバイナリパターンを計算しようとしていました。しかし、CPUとGPU上で同様のアルゴリズムを実行することによって得られる結果は、異なる結果を生み出しています。あなたは問題を理解するのを助けることができますか？以下は、私が実行しようとしていたコードの抜粋です： from __future__ import division from skimage.io impo

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numbapro cudaとdimftal fftconvolve

私は画像とカーネルでfftconvolveを実行するために与えられた例（https://github.com/ContinuumIO/numbapro-examples/blob/master/convolution/fftconvolve.py）に従っており、どちらも2次元配列です。私の使用例では、2つの1D配列を使ってfftconvolveを実行して、一致と遅延の可能性を探します。私は例を1D

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CudaAPIError：[1] cuLaunchKernelの呼び出しはPythonでCUDA_ERROR_INVALID_VALUEになります

このコードをPythonでCUDAを使用して実行しようとすると、このエラーが発生します。私はこのチュートリアルに従っていますが、Windows 7 x64マシンで試しています。 https://www.youtube.com/watch?v=jKV1m8APttU は実際に、私はcheck_cuda（）と渡されたすべてのテストを実行します。誰でも私にここでの正確な問題は何か助けてくれますか？マイ

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numbaを使用してGPUでPythonを実行する

私はNVIDIA GPUでPythonコードを実行しようとしていて、グーグルがnumbaproが私が探しているモジュールだと言われたようです。しかし、thisによれば、numbaproはもはや継続されませんが、numbaライブラリに移動されました。私はnumbaを試してみました。それは@jitデコレータは、私のコードのいくつかを非常にスピードアップするようです。しかし、もっと読むと、jitは、実行

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Pythonの角括弧：FUNC [...]（...）

私は1本のラインが私を混乱させるところ、this notebookからGPU上でのpythonの計算を加速する方法を学んでいた：ここ mandel_kernel[griddim, blockdim](-2.0, 1.0, -1.0, 1.0, d_image, 20) mandel_kernelは装飾された（cuda.jitによって）、griddimおよびblockdimは長さ2のタプルで

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GPUでcaculatingすると間違った結果になる（python3.5 + numba + CUDA8.0）

配列の異なる部分の合計を取得したいと思います。私のコードを実行します。印刷されたものから2つの問題を見つけます。 PRO1：詳細hereに説明。それは解決されました。たぶんそれは本当の問題ではない。 PRO2：私のコードで、Iは[1,2] SBUF [2,2] SBUF、[0,2] SBUFする異なる値をgived及び[0,3]、SBUFをSBUF [1,3]、sbuf [2,3]。 cud

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AWSの操作を中止する/ numbaproでAnacondaをインストールする

2つの質問で、いずれかの部分で本当に助けていただければ幸いです。私はAWS EBにnumbaproを続けてAnacondaをインストールしようとしています。 .ebextensionsの私options.configは次のようになります。 commands: 00_download_conda: command: 'wget http://repo.continuum.io/archive/A

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Anaconda Accelerate check_cuda（）

cudaを確認する正しいanaconda accelerate関数は何ですか？あなたが使用することができnumbaproで： >>> from numbapro import check_cuda numbapro:1: ImportWarning: The numbapro package is deprecated in favour of the accelerate package.

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PyCUDAとNumbaPro CUDA Pythonの違いは何ですか？

私はCUDAに新たなんだとPyCUDA (free)またはNumbaPro CUDA Python（無料ではないが）（図書館コストが問題ではないと仮定して）私にとっては良いだろうかどうかを把握しようとしています。どちらも、それぞれのPythonの方言を使用することを必要とするように思われます。しかし、PyCUDAはNum39Proよりも扱いにくいCコードでカーネル関数を書く必要があるようです。こ