使用混乱科学套件.cuda.cu

Question

我想使用一些cula功能，比如LU分解或矩阵求逆，但是在指针输入方面我有一些问题。例如，使用库拉库拉套件.culaDeviceSgetrf（m，n，a，lda，ipiv），需要使用指针f“a”参数，但python中没有显式的指针（我知道python中的所有变量都是通过ref）。那么在这种情况下我该怎么办？我应该使用ctype库来创建python吗？在

我要做的是：

   import numpy as np

   import scikits.cuda.cula as cula
   import pycuda.gpuarray as gpuarray

   cula.culaInitialize()

   //I create a square matrix for simplicity 
   a=np.array([[1,2,3,4],[6,7,8,9],[7,2,3,5],[2,4,5,6]])

   n=b.shape[0]
   ida=ipv=m

   scikits.cuda.cula.culaDeviceSgetrf(m,n,a,n,n)

status = _libcula.culaDeviceSgetrf(m, n, int(a), lda, int(ipiv)) TypeError: only length-1 arrays can be converted to Python scalars

当我试着

^{pr2}$

Traceback (most recent call last): File "", line 1, in File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/scikits.cuda-0.042-py2.7.egg/scikits/cuda/cula.py", line 329, in culaDeviceSgetrf status = _libcula.culaDeviceSgetrf(m, n, int(a), lda, int(ipiv)) TypeError: int() argument must be a string or a number, not 'GPUArray'

有什么解决办法吗？在

Answer 1

错误信息是不言而喻的。不能将gpuarray直接传递给这些例程，数组参数应该是一个设备指针，该指针被内部转换为Python ctypes.c_void_p，以便传递给CULA库。PyCUDA的gpuarray包含一个成员ptr，该成员将返回指向GPU内存的底层指针。在

如果你做一些类似的事情：

a_gpu = gpuarray.to_gpu(a)
scikits.cuda.cula.culaDeviceSgetrf(m,n,a_gpu.ptr,n,n)

它应该能正常工作[免责声明：从不编译或测试，使用风险自负]。在