pycuda安装指南

一、安装Python

在安装pycuda前，需要先安装Python环境，建议使用Python3以上的版本。

可以从Python官网（https://www.python.org/downloads/）下载对应版本的安装包。

 #下载并安装Python3.8
 wget https://www.python.org/ftp/python/3.8.0/Python-3.8.0.tgz
 tar -zxvf Python-3.8.0.tgz
 cd Python-3.8.0
 ./configure
 make
 make install

二、安装CUDA Toolkit

pycuda需要CUDA Toolkit支持，因此需要先安装CUDA Toolkit。

可以从NVIDIA官网（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive）下载对应版本的安装包。

#下载并安装CUDA Toolkit 10.2
 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/10.2/Prod/local_installers/cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
 chmod +x cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run
 sudo ./cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run

三、安装pycuda

在安装Python和CUDA Toolkit后，接下来就可以安装pycuda了。

可以使用pip命令安装pycuda。

 #使用pip安装pycuda
 pip install pycuda

也可以从pycuda官网（https://pypi.org/project/pycuda/#files）下载对应版本的源代码，进行编译安装。

 #从源代码编译安装pycuda
 wget https://files.pythonhosted.org/packages/90/94/bd6f8f01f761cb7111670e7c1a35cddcaa0a0d6aa693a5c3f233d8c82c23/pycuda-2020.1.tar.gz
 tar -zxvf pycuda-2020.1.tar.gz
 cd pycuda-2020.1
 python setup.py build
 python setup.py install

四、使用pycuda

安装好pycuda后，就可以使用它来进行CUDA加速了。

首先需要导入相应的模块：

 #导入pycuda模块
 import pycuda.driver as cuda
 import pycuda.autoinit
 from pycuda.compiler import SourceModule

然后，可以使用SourceModule来编译CUDA代码：

 #编译CUDA代码
 mod = SourceModule("""
         __global__ void add(float *a, float *b, float *c)
         {
           int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
           c[idx] = a[idx] + b[idx];
         }
         """)

接着，可以定义变量并初始化：

 #定义变量并初始化
 import numpy as np
 a = np.random.randn(4, 4).astype(np.float32)
 b = np.random.randn(4, 4).astype(np.float32)
 c = np.zeros((4, 4)).astype(np.float32)

最后，可以通过调用编译后的函数来进行CUDA加速：

 #CUDA加速
 func = mod.get_function("add")
 func(cuda.In(a), cuda.In(b), cuda.Out(c), block=(4, 4, 1))
 print(c)

五、常见问题

1、出现“Command 'clang' not found”错误

解决方法：安装clang。

 sudo apt-get install clang

2、出现“nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20'”错误

解决方法：在编译CUDA代码时，指定GPU的计算能力版本。

 mod = SourceModule("""
         #pragma gpu_target 2,0
         ...
         """)