Tôi có mã CUDA mà tôi muốn xây dựng một thư viện động cho Python bằng cách sử dụng các dấu rãnh. Nhưng có vẻ như các distutils không nhận ra tệp ".cu" ngay cả khi trình biên dịch "nvcc" được cài đặt. Không chắc chắn làm thế nào để hoàn thành nó.Có thể các trán python biên dịch mã CUDA không?
Trả lời
Các dấu hiệu không thể biên dịch CUDA theo mặc định, vì nó không hỗ trợ sử dụng nhiều trình biên dịch đồng thời. Theo mặc định, nó thiết lập để trình biên dịch chỉ dựa trên nền tảng của bạn, không phải trên loại mã nguồn bạn có.
Tôi có một dự án ví dụ về github có chứa một số bản vá lỗi khỉ vào các mấu để hack hỗ trợ cho việc này. Dự án ví dụ là một lớp C++ quản lý một bộ nhớ GPU và một hạt nhân CUDA, được bọc trong swig, và tất cả được biên dịch chỉ với python setup.py install
. Trọng tâm là về các hoạt động mảng, vì vậy chúng tôi cũng đang sử dụng numpy. Tất cả hạt nhân làm cho dự án ví dụ này là tăng từng phần tử trong một mảng bằng một.
Mã ở đây: https://github.com/rmcgibbo/npcuda-example. Đây là kịch bản setup.py. Chìa khóa cho toàn bộ mã là customize_compiler_for_nvcc()
.
import os
from os.path import join as pjoin
from setuptools import setup
from distutils.extension import Extension
from distutils.command.build_ext import build_ext
import subprocess
import numpy
def find_in_path(name, path):
"Find a file in a search path"
#adapted fom http://code.activestate.com/recipes/52224-find-a-file-given-a-search-path/
for dir in path.split(os.pathsep):
binpath = pjoin(dir, name)
if os.path.exists(binpath):
return os.path.abspath(binpath)
return None
def locate_cuda():
"""Locate the CUDA environment on the system
Returns a dict with keys 'home', 'nvcc', 'include', and 'lib64'
and values giving the absolute path to each directory.
Starts by looking for the CUDAHOME env variable. If not found, everything
is based on finding 'nvcc' in the PATH.
"""
# first check if the CUDAHOME env variable is in use
if 'CUDAHOME' in os.environ:
home = os.environ['CUDAHOME']
nvcc = pjoin(home, 'bin', 'nvcc')
else:
# otherwise, search the PATH for NVCC
nvcc = find_in_path('nvcc', os.environ['PATH'])
if nvcc is None:
raise EnvironmentError('The nvcc binary could not be '
'located in your $PATH. Either add it to your path, or set $CUDAHOME')
home = os.path.dirname(os.path.dirname(nvcc))
cudaconfig = {'home':home, 'nvcc':nvcc,
'include': pjoin(home, 'include'),
'lib64': pjoin(home, 'lib64')}
for k, v in cudaconfig.iteritems():
if not os.path.exists(v):
raise EnvironmentError('The CUDA %s path could not be located in %s' % (k, v))
return cudaconfig
CUDA = locate_cuda()
# Obtain the numpy include directory. This logic works across numpy versions.
try:
numpy_include = numpy.get_include()
except AttributeError:
numpy_include = numpy.get_numpy_include()
ext = Extension('_gpuadder',
sources=['src/swig_wrap.cpp', 'src/manager.cu'],
library_dirs=[CUDA['lib64']],
libraries=['cudart'],
runtime_library_dirs=[CUDA['lib64']],
# this syntax is specific to this build system
# we're only going to use certain compiler args with nvcc and not with gcc
# the implementation of this trick is in customize_compiler() below
extra_compile_args={'gcc': [],
'nvcc': ['-arch=sm_20', '--ptxas-options=-v', '-c', '--compiler-options', "'-fPIC'"]},
include_dirs = [numpy_include, CUDA['include'], 'src'])
# check for swig
if find_in_path('swig', os.environ['PATH']):
subprocess.check_call('swig -python -c++ -o src/swig_wrap.cpp src/swig.i', shell=True)
else:
raise EnvironmentError('the swig executable was not found in your PATH')
def customize_compiler_for_nvcc(self):
"""inject deep into distutils to customize how the dispatch
to gcc/nvcc works.
If you subclass UnixCCompiler, it's not trivial to get your subclass
injected in, and still have the right customizations (i.e.
distutils.sysconfig.customize_compiler) run on it. So instead of going
the OO route, I have this. Note, it's kindof like a wierd functional
subclassing going on."""
# tell the compiler it can processes .cu
self.src_extensions.append('.cu')
# save references to the default compiler_so and _comple methods
default_compiler_so = self.compiler_so
super = self._compile
# now redefine the _compile method. This gets executed for each
# object but distutils doesn't have the ability to change compilers
# based on source extension: we add it.
def _compile(obj, src, ext, cc_args, extra_postargs, pp_opts):
if os.path.splitext(src)[1] == '.cu':
# use the cuda for .cu files
self.set_executable('compiler_so', CUDA['nvcc'])
# use only a subset of the extra_postargs, which are 1-1 translated
# from the extra_compile_args in the Extension class
postargs = extra_postargs['nvcc']
else:
postargs = extra_postargs['gcc']
super(obj, src, ext, cc_args, postargs, pp_opts)
# reset the default compiler_so, which we might have changed for cuda
self.compiler_so = default_compiler_so
# inject our redefined _compile method into the class
self._compile = _compile
# run the customize_compiler
class custom_build_ext(build_ext):
def build_extensions(self):
customize_compiler_for_nvcc(self.compiler)
build_ext.build_extensions(self)
setup(name='gpuadder',
# random metadata. there's more you can supploy
author='Robert McGibbon',
version='0.1',
# this is necessary so that the swigged python file gets picked up
py_modules=['gpuadder'],
package_dir={'': 'src'},
ext_modules = [ext],
# inject our custom trigger
cmdclass={'build_ext': custom_build_ext},
# since the package has c code, the egg cannot be zipped
zip_safe=False)
Đó là loại câu hỏi cũ nhưng bạn có bất kỳ ý tưởng làm thế nào để làm điều này trên cửa sổ? Vấn đề là phương thức ** _ compile ** không được sử dụng bởi ** msvccompiler **. – rAyyy
- 1. Trán Python, làm thế nào để có được một trình biên dịch sẽ được sử dụng?
- 2. Macro trình biên dịch CUDA (nvcc)
- 3. Tôi có thể gọi hàm thời gian chạy CUDA từ mã C++ không được biên dịch bởi nvcc không?
- 4. Có thể nhập tệp python đã biên dịch không?
- 5. Biên dịch CUDA mà không cần Visual Studio - "Không thể tìm thấy trình biên dịch cl.exe trong đường dẫn"
- 6. Lỗi biên dịch CUDA từ Command Prompt
- 7. java có thể chạy mã scala đã biên dịch không?
- 8. Tôi có thể biên dịch Java thành mã gốc không?
- 9. Biên dịch DLL từ mã python
- 10. Có thể biên dịch Python nguyên bản (ngoài mã byte pyc) không?
- 11. Làm thế nào tôi có thể biên dịch mã CUDA sau đó liên kết nó với một dự án C++?
- 12. Có thể biên dịch mã Coffeescript trong các thẻ script trong các tệp html không?
- 13. Có thể biên dịch VST trên Linux không?
- 14. Hiệu suất biên dịch mã bằng biên dịch biên dịch
- 15. Trình biên dịch sẽ chỉ biên dịch mã có thể được thực thi?
- 16. Phần cứng CUDA có cần thiết vào thời gian biên dịch không?
- 17. Có thể tự động biên dịch và thực thi các đoạn mã C# không?
- 18. Mã C# không được biên dịch có biên dịch thành IL và chạy trên CLR không?
- 19. Cài đặt trình biên dịch CUDA nvcc Ubuntu 12.04
- 20. Có thể biên dịch mã .NET IL sang mã máy không?
- 21. Tôi có thể nhận được khả năng tính toán CUDA (phiên bản) trong thời gian biên dịch trướC#define không?
- 22. Tải động các plugin trăn chưa được biên dịch trong mã biên dịch py2exe
- 23. Python: Biên dịch các regex song song
- 24. Có trình biên dịch mã nguồn gốc của Lisp không?
- 25. Có cách nào để "biên dịch" mã Python vào Arduino (Uno) không?
- 26. Biên dịch không có libc
- 27. Biên dịch có điều kiện trong Python
- 28. Có trình biên dịch mã máy gốc cho JavaScript không?
- 29. Trình biên dịch có trình biên dịch không?
- 30. Tại sao mã này không biên dịch?
Bạn có thể đăng một số mã để chúng tôi có thể xem những gì bạn đã thử không? Ngoài ra, nếu hạt nhân CUDA là phần quan trọng, bạn có thể thử sử dụng PyCUDA để làm cho nó có sẵn cho python. –
Bạn có ý nghĩa gì bởi 'không nhận ra'? Nó không bao gồm các tệp .cu vào trứng? Thêm package_data = {'': ['* .cu']} vào thiết lập của bạn (...) sau đó. –