pyopencl

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我有一个程序来计算给定数据点（pos）对其余数据的潜力。它最初是用Cython编写的，我试图在我的2013 Macbook Pro上使用PyOpenCL（将设备设置为Intel（R）Core（TM）i7-4750HQ CPU @ 2.00GHz），希望能够提高速度，但结果实际上很多比Cython慢。此外，Cython版本是双精度的，而CL只是浮点数。结果证实是相同的。 ipython笔记本如下

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使用PyOpenCl在Python中编写OpenCl内核

当我在PyOpenCl中编写代码时，是否还需要用C编写内核，或者我可以用Python以某种方式编写它们？

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即使使用最新的驱动程序，Python pyopencl DLL加载失败

我已经为我的GPU安装了最新的CUDA和驱动程序。我在Win7 64bit上使用Python 2.7.10。我试着安装pyopencl： a。非官方的windows二进制文件在http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pyopencl b。从https://pypi.python.org/pypi/pyopencl 得到源程序后编制我自己安装成功在这两种

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入门用下面的代码打开始与共享内存PyCUDA

我试图理解共享内存： import pycuda.driver as drv import pycuda.tools import pycuda.autoinit import numpy from pycuda.compiler import SourceModule src=''' __global__ void reduce0(float *g_idata, float *g_

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如何使用PyOpenCL检查GPU内存是否可用

我想知道是否有方法在函数使用之前检查有多少GPU内存可用。我的代码通常使用1.5 GB或更多的GPU内存，如果在我的程序想要使用GPU时使用GPU，我会得到一个MemoryError异常或类似的东西。我想实现某种形式的代码，这样我可以检查，看看是否GPU具有足够的可用内存，如果是的话，继续运行，但如果没有，请等待，直到它可用。（最好，我想尝试使用GPU，而不是使用try - 除了循环，如果失败

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行和列主要在opencl和pyopencl

我是opencl的新手，也许我会问愚蠢的问题！我遇到了一些问题，修改python/pyopencl中的c/opencl程序。特别是，我对使用列主要和行主要命令有点迷惑。考虑矩阵M[i,j]，Ni*Nj尺寸，所述：列优先顺序定义为：i + Ni*j 行主顺序定义为：j + Nj*i 使用该内核的(3,3)本地大小： __kernel void major(__global double loc

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PyOpenCL错误的输出图像

我试图把渐变放在图像上 - 这是可行的.CPU和GPU程序应该做同样的事情。我有输出图像的问题，因为GPU的代码给我不同的图像比CPU的代码，我不知道哪里是错误的。我认为CPU代码很好，但GPU不行。 Output images - 原始，CPU，GPU - 请检查我的代码。谢谢。 import pyopencl as cl import sys import Image import nu

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在Ubuntu上以用户身份安装pyopencl

我试图在Ubuntu机器上安装pyopencl（2014.1）作为用户（没有root权限）（Ubuntu 3.10.0.77，x86_64）。当运行 pip install —global-option=build_ext —global-option=„-I/opt/sw/cuda/include -L/opt/sw/cuda/lib64“ pyopencl==2014.1 编译器会引发

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PyOpenCL - 在Intel和NVidia上的不同结果

我试图运行基于高斯脉冲传播的模拟。我正在使用i5 4590 & GTX 970（最新驱动程序）和我早期的2015年macbook air在我的Windows桌面之间进行交叉开发。当我运行我的主代码时，我无法在桌面上得到任何像样的结果（计算分歧），但在我的Mac上，结果似乎没问题。为了进一步调查问题，我尝试运行一个简单的高斯传播。 macbook上的结果或多或少都是好的，而在桌面上却是一团糟。

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使用pyopencl进行GPU编程

我对GPU编程非常陌生，我计划通过Python中的pyopencl访问GPU。不幸的是，在深入研究这个主题之前，没有太多支持这个主题，我认为向专家询问他们的经验可能是个好主意。我打算在GPU上求解最大熵方程。我想这样做的方式是每次运行代码1000次不同的输入。如果有人能指出我是否可以根据正确的方向，我将不胜感激。谢谢