評估gpuarray
例項上涉及的表示式可能有些低效,因為為每個中間結果建立了乙個新的臨時表。模組pycuda.elementwise
中的功能包含有助於生成核心的工具,這些核心在一次傳遞中評估乙個或多個運算元上的多階段表示式。
classpycuda.elementwise.
elementwisekernel
(arguments,operation,name =「kernel」,keep = false,options = ,preamble =「」 )
如果該引數是向量,則生成乙個帶有許多標量或向量引數的核心,並對其引數的每個條目 執行標量運算。
arguments被指定為格式化為c引數列表的字串。 operation被指定為c賦值語句,沒有分號。運算中的向量應該由變數i索引。
name指定編譯核心的名稱,keep 和options未經修改地傳遞給pycuda.compiler.sourcemodule
。
preamble指定在元素核心規範之前包含的一些源**。您可以使用它來包含其他檔案和/或定義操作使用的函式。
__call__
(* args,range = none,slice = none )
呼叫生成的標量核心。引數可以是標量或gpuarray
例項。
如果範圍給出,它必須是乙個slice
物件,並指定索引的範圍我的量,操作被執行。
如果切片中給出,它必須是乙個slice
物件,並指定索引的範圍我的量,操作進行時,截斷到容器上。此外,slice可能包含相對於陣列末尾的索引的負索引。
如果給出了stream,它必須是乙個pycuda.driver.stream
物件,執行將被序列化。
這是乙個用法示例:
importpycuda.gpuarrayasgpuarrayimportpycuda.driverascudaimportpycuda.autoinitimportnumpyfrompycuda.curandomimportrandascurand(您可以a_gpu = curand((50,))
b_gpu = curand((50,))frompycuda.elementwiseimportelementwisekernel
lin_comb = elementwisekernel(
"float a, float *x, float b, float *y, float *z",
"z[i] = a*x[i] + b*y[i]",
"linear_combination")
c_gpu = gpuarray.empty_like(a_gpu)
lin_comb(5, a_gpu, 6, b_gpu, c_gpu)importnumpy.linalgaslaassertla.norm((c_gpu - (5*a_gpu+6*b_gpu)).get()) < 1e-5
examples/demo_elementwise.py
在pycuda發行版中找到此示例。)
classpycuda.reduction.
reductionkernel
(dtype_out,neutral,reduce_expr,map_expr = none,arguments = none,name =「reduce_kernel」,keep = false,options = ,preamble =「」,allocator = none )
生成乙個帶有多個標量或向量引數 (至少乙個向量引數)的核心,對vector引數的每個條目執行map_expr,然後對其結果執行reduce_expr。 中性作為初始值。preamble提供了在實際的簡化核心**之前新增預處理程式指令和其他**(如輔助函式)的可能性。
map_expr中的向量應該由變數i索引。reduce_expr 使用形式值「a」和「b」來指示二進位制縮減操作的兩個運算元。如果未指定map_expr,則會自動假定「in [i]」 - 因此只存在乙個輸入引數。
dtype_out指定numpy.dtype
執行縮減的位置以及返回結果的位置。中性被指定為float或整數,格式為string。reduce_expr和 map_expr被指定為字串格式化的操作,引數 被指定為格式化為c引數列表的字串。name指定編譯核心的名稱,keep和options未經修改地傳遞給pycuda.compiler.sourcemodule
。preamble被指定為一串**。
這是乙個用法示例:
a = gpuarray.arange(400, dtype=numpy.float32)b = gpuarray.arange(400, dtype=numpy.float32)
krnl = reductionkernel(numpy.float32, neutral="0",
reduce_expr="a+b", map_expr="x[i]*y[i]",
arguments="float *x, float *y")
my_dot_prod = krnl(a, b).get()
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