如何用可视化分析器分析PyCuda代码？

使用GPU来进行计算，可以极大程度上的加速我们所需要计算的任务，这得益于GPU强大的自带的并行化技术。pycuda的出现，使得我们不需要手工去写GPU的C或者C++代码也可以调用GPU来进行计算，还提

PyCUDA 可以通过 Python 访问 NVIDIA 的 CUDA 并行计算 API。 具体介绍和安装可以参考 PyCUDA 官网文档和 pycuda PyPI。 本文涵盖的内

PyCUDA - Ubuntu14.04安装及测试 安装 依赖 Numpy 直接安装 sudo apt install python-pycuda 源码安装： Step 1 下载并解压 PyCUDA $ wget http://pypi.python.org/pypi/pycuda $ tar xfz pycuda-VERSION.tar.gz Step 2 编译PyCUDA $ cd pycud

参考网址： https://wiki.tiker.net/PyCuda/Installation/Linux/Ubuntu https://mathema.tician.de/software/pycuda/ https://github.com/inducer/pycuda

PyCUDA - Ubuntu14.04安装及测试 安装 依赖 Numpy 直接安装 sudo apt install python-pycuda 源码安装： Step 1 下载并解压 PyCUDA $ wget http://pypi.python.org/pypi/pycuda $ tar xfz pycuda-VERSION.tar.gz Step 2 编译PyCUDA $ cd pycud

我是CUDA编程的新手,我想知道如何将pyCUDA的性能与纯C中实现的程序进行比较. 表现会大致相同吗？有没有我应该注意的瓶颈？ 编辑： 我显然试图google这个问题,并惊讶地没有找到任何信息.那就是我会有例外,pyCUDA的人们在他们的FAQ中回答了这个问题. 如果您正在使用CUDA(无论是直接通过C还是使用pyCUDA),您所做的全部重要数值工作都是在gpu中执行的内核完成的,并以CUDA

将nvcc的完整路径硬编码到Pycuda的compiler.py文件中的compile_plain() 中，大约在第 73 行的位置中加入下面段代码！

我尝试通过命令安装pycuda：<br/> <code>pip install pycuda == 2021.1</code><br/> 我收到错误 <code>Failed building wheel for