我用GPU计算对数数学日志,它是Supported Python features in CUDA Python之一。但是失败了。在
我的代码:
import os,sys,time,math
import pandas as pd
import numpy as np
from numba import cuda, float32
import os
bpg = (3,1)
tpb = (2,3)
@cuda.jit
def calcu_T(D,T):
bx = cuda.blockIdx.x
tx = cuda.threadIdx.x
ty = cuda.threadIdx.y
c_num = D.shape[1]
ml = math.log(D[tx,ty],2)
D = np.array([[ 0.42487645,0.41607881,0.42027071,0.43751907,0.43512794,0.43656972,0.43940639,0.43864551,0.43447691,0.43120232],
[2.989578,2.834707,2.942902,3.294948,2.868170,2.975180,3.066900,2.712719,2.835360,2.607334]], dtype=np.float32)
T = np.empty([1,1])
dD = cuda.to_device(D)
dT = cuda.device_array_like(T)
calcu_T[bpg, tpb](dD,dT)
错误报告:
^{pr2}$是打字员吗?我怎样才能改正呢?在
我用CUDA模拟器运行这些代码(here在细节中显示),它并没有错误。为什么?在
numba运行时会告诉您问题所在
也就是说,唯一可用的签名只有一个参数。未实现基参数。如果你看一下source,你可以看到
math.log
似乎直接绑定到CUDAlog
函数,它只计算自然对数。在我猜这是Numba中的a documentation error。如果你觉得不舒服,我建议你报告一下。在
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