如何使用 pycuda 将二维数组输入内核？

【问题标题】：How do I feed a 2-dimensional array into a kernel with pycuda?如何使用 pycuda 将二维数组输入内核？
【发布时间】：2012-11-08 19:06:04
【问题描述】：

我创建了一个形状为(64, 128) 的float32 的numpy 数组，我想将它发送到GPU。我怎么做？我的内核函数应该接受哪些参数？ float** myArray?

我尝试直接将数组原样发送到 GPU，但 pycuda 抱怨正在访问对象...

【问题讨论】：

标签： pycuda

【解决方案1】：

numpy/PyCUDA 中的二维数组默认按行主要顺序存储在倾斜线性内存中。所以你只需要一个类似这样的内核：

__global__
void kernel(float* a, int lda, ...)
{
    int r0 = threadIdx.y + blockDim.y * blockIdx.y;
    int r1 = threadIdx.x + blockDim.x * blockIdx.x;

    float val = a[r0 + r1*lda];

    ....
}

访问从 Python 引用内核传递的 numpy ndarray 或 PyCUDA gpuarray。

【讨论】：