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BEP 7：CUDA外部内存管理插件（下） Numba依赖 向库中添加EMM插件的实现自然会使Numba成为库的依赖项，而以前可能没有。为了使依赖关系可选，如果需要的话，可以有条件地实例化并注册EMM插件，如下所示： try: import numba from mylib.numba_utils 阅读全文
posted @ 2020-12-26 17:06
吴建明wujianming
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BEP 7：CUDA外部内存管理插件（上） 背景和目标 在CUDA阵列接口使得能够共享不同的Python之间的数据库的访问CUDA设备。但是，每个库都与其它库区别对待。例如： Numba在内部管理内存以创建设备和映射的host阵列。 RAPIDS库（cuDF，cuML等）使用Rapids Memor 阅读全文
posted @ 2020-12-26 17:04
吴建明wujianming
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缓存注意事项 Numba支持将编译后的函数缓存到文件系统中，以供将来使用相同的函数。 实施 通过保存编译后的目标代码（可执行代码的ELF对象）来完成缓存。通过使用目标代码，由于不需要编译，因此缓存的函数具有最小的开销。缓存的数据保存在缓存目录下（请参阅NUMBA_CACHE_DIR）。缓存的索引存储 阅读全文
posted @ 2020-12-26 16:33
吴建明wujianming
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关于Numba的线程实现的说明 由Numbaparallel目标执行的工作由Numba线程层执行。实际上，“线程层”是Numba内置库，可以执行所需的并发执行。在撰写本文时，有三个可用的线程层，每个线程层都通过不同的较低级别的host线程库实现。上thread线程和对于给定的应用/系统的thread 阅读全文
posted @ 2020-12-26 16:17
吴建明wujianming
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Hashing散列注意事项 Numba支持内置功能hash()，只需__hash__()在提供的参数上调用成员函数即可 。这使得添加对新类型的哈希支持变得微不足道，这是因为扩展APIoverload_method()装饰器的应用程序，需要重载用于为注册到该类型的__hash__()方法的新类型，计算 阅读全文
posted @ 2020-12-26 15:52
吴建明wujianming
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Numba实时变量分析 Numba使用引用计数进行垃圾回收，这是一种需要编译器配合的技术。Numba IR对必须插入decref的位置进行编码。这些位置通过实时变量分析确定。相应的源代码是https://github.com/numba/numba/blob/master/numba/interpr 阅读全文
posted @ 2020-12-26 15:38
吴建明wujianming
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适用于CUDA GPU的Numba 随机数生成 随机数生成 Numba提供了可以在GPU上执行的随机数生成算法。由于NVIDIA如何实现cuRAND的技术问题，Numba的GPU随机数生成器并非基于cuRAND。相反，Numba的GPU RNG是xoroshiro128 +算法的实现。xoroshi 阅读全文
posted @ 2020-12-26 14:45
吴建明wujianming
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适用于CUDA GPU的Numba例子 矩阵乘法 这是使用CUDA内核的矩阵乘法的简单实现： @cuda.jit def matmul(A, B, C): """Perform square matrix multiplication of C = A * B """ i, j = cuda.gri 阅读全文
posted @ 2020-12-26 14:32
吴建明wujianming
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共享CUDA内存 进程间共享 此功能仅限于Linux。 将设备阵列导出到另一个进程 使用CUDA IPC API，可以与同一台计算机上的另一个进程共享设备阵列。为此，请使用.get_ipc_handle()设备阵列上的方法获取一个IpcArrayHandle对象，该对象可以转移到另一个进程。 Dev 阅读全文
posted @ 2020-12-26 14:25
吴建明wujianming
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CUDA功能和通用功能 本文描述了类似于CUDA ufunc的对象。 为了支持CUDA程序的编程模式，CUDA Vectorize和GUVectorize无法产生常规的ufunc。而是返回类似ufunc的对象。该对象是一个近似的对象，但与常规的NumPy ufunc不完全兼容。CUDA ufunc增 阅读全文
posted @ 2020-12-26 14:14
吴建明wujianming
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