Numba和CUDA的和数组

Question

我刚刚开始学习如何使用Numba和CUDA编程，所以这个代码可能是非常错误的，但是我不明白为什么它不起作用。我正在尝试和N个不同的数组，它们的内容依赖于另一个数组。显示代码可能比下面的解释更好：

import numba as nb
from numba import cuda
import numpy as np
from math import exp, ceil

t0s = np.array([2.5,6.7,8.1,9.6,10.5])
threadsperblock = 32
blockspergrid = ceil(t0s.shape[0] / threadsperblock)

time = np.linspace(0,10,2000)
waveform = np.zeros_like(time)
total_waveform = np.zeros_like(waveform)

@cuda.jit(device=True)
def current(waveform, time, t0):
    for i in range(waveform.shape[0]):
        if time[i] > t0:
            waveform[i] = 0
        else:
            waveform[i] = exp(time[i]-t0)

@cuda.jit
def total(time, waveform, total_waveform, t0s):
    i = cuda.grid(1)
    if i < t0s.shape[0]:
        current(waveform, time, t0s[i]) 
        for j in range(total_waveform.shape[0]):
            total_waveform[j] += waveform[j]

total[blockspergrid, threadsperblock](time, waveform, total_waveform, t0s)

不幸的是，total_waveform只包含第一个波形(就像它在t0s的第一个元素之后停止一样)，我真的不明白为什么。救命！:)

Answer 1

根据张贴的代码和本评论：

我正确的结果是一个包含5条上升指数曲线的数组，每条曲线的结尾都是t0s[i]

看起来你可以大大简化代码，并得到期望的结果，前提是你的意思是

，我正确的结果是一个数组，包含--5上升指数曲线之和，每条曲线以t0s[i]结尾。

当t0较大时，当每条曲线在小t处接近于零时，对于所有t0 > 0，在[0，t0)上，每条曲线总是非零的。如果我没有误解你的意图和代码，你能：

将function

• Eliminate

1. current改为标量current waveform，这是一个中间结果，不需要存储
2. ，可以更改并行化策略，以便每个线程只计算输出中的一个时间点(即从原始代码中反转循环的顺序)。如果这样做，就不会出现内存竞赛或同步问题。

如果你做了这三件事，你会得到这样的东西：

$ cat wavegoodbye.py 
import numba as nb
from numba import cuda
import numpy as np
from math import exp, ceil

t0s = np.array([2.5,6.7,8.1,9.6,10.5])
time = np.linspace(0,10,2000)

total_waveform = np.zeros_like(time)

threadsperblock = 32
blockspergrid = ceil(total_waveform.shape[0] / threadsperblock)

@cuda.jit(device=True)
def current(time, t0):
    if time > t0:
       waveform = 0
    else:
       waveform = exp(time-t0)

    return waveform

@cuda.jit
def total(time, total_waveform, t0s):
    i = cuda.grid(1)
    if i < total_waveform.shape[0]:
        for j in range(t0s.shape[0]):
            total_waveform[i] += current(time[i], t0s[j]) 

total[blockspergrid, threadsperblock](time, total_waveform, t0s)

它是这样的：

$ ipython
Python 3.7.4 (default, Aug 13 2019, 20:35:49) 
Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information
IPython 7.11.1 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help.

In [1]: %run wavegoodbye.py                                                                                                                          

In [2]: import pylab as pl                                                                                                                           

In [3]: pl.plot(time, total_waveform)

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我想你就是这么想的。