【发布时间】：2011-08-08 07:35:27
【问题描述】：
应该足够简单；我真的想将一个 int 发送到 SourceModule 内核声明，其中 C 函数
__global__......(int value,.....)
声明和调用的值...
value = 256
...
...
func(value,...)
但是我从 pycuda 收到了我使用错误类型的各种错误。
【问题讨论】：
【发布时间】：2011-08-08 07:35:27
【问题描述】：
标准的 PyCUDA 函数接口要求参数具有 numpy dtypes，因为它在内部确实映射到引擎盖下的 C 类型。因此，对于按值传递的标量参数，您需要先“转换”为合适的 numpy dtype。类似的东西
value = 256
va = numpy.int32(value)
func(va)
应该可以。如果您要传递单精度浮点值或数组，请确保显式使用 np.float32 的 dtype，因为 numpy 默认使用双精度，您会遇到类似的错误。
【讨论】：
-
再次感谢您。问题的下一个（迷你）部分是指针；如果我的函数需要一个 int，这仍然会表现为“预期”还是在内核代码中做一些与指针相关的乐趣？我之所以问，是因为为了单个 int 而进行 cudamallocing 似乎有点浪费。
-
pycuda 会将标量映射到由值传递的参数，并将 gpuarrays 映射到指针，而无需在标准函数接口中执行任何操作。还有一个选项可以设置你自己的静态接口列表，如果你必须多次调用一个函数，这会很有用，因为它减少了 Python 解释器一遍又一遍地执行相同的接口列表的开销。这是“最后 5%”的类型优化，不过...