numba 可以在核函数中调用核函数吗?给出实例
时间: 2023-12-13 20:58:46 浏览: 35
Numba可以在核函数中调用其他核函数,以下是一个示例:
```python
import numba as nb
@nb.cuda.jit
def kernel1(a, b, c):
# do some computation
kernel2(a, b, c)
@nb.cuda.jit
def kernel2(a, b, c):
# do some computation
pass
# host code
a = nb.cuda.to_device(np.random.rand(10))
b = nb.cuda.to_device(np.random.rand(10))
c = nb.cuda.to_device(np.zeros(10))
kernel1[1, 1](a, b, c)
```
在这个示例中,`kernel1`和`kernel2`都被标记为`@nb.cuda.jit`,这意味着它们都是CUDA核函数。`kernel1`在执行一些计算之后调用了`kernel2`,这是完全合法的,因为它们都是CUDA核函数。
相关问题
怎么在numba cuda核函数中创建数组
在Numba CUDA核函数中创建数组,可以使用`numba.cuda.local.array`函数。这个函数用于在每个线程块中创建一个共享内存数组。
下面是一个示代码,展示了如何在Numba CUDA核函数中创建数组:
```python
import numba.cuda as cuda
@cuda.jit
def my_kernel(output):
# 定义共享内存数组
shared_array = cuda.local.array(shape, dtype)
# 使用共享内存数组进行计算
# ...
# 定义数组的形状和数据类型
shape = (10,)
dtype = numba.float32
# 调用核函数
my_kernel[blocks, threads](output)
```
其中,`shape`是一个整数元组,表示数组的形状;`dtype`是数组的数据类型。`cuda.local.array`函数将在每个线程块中为每个线程创建一个共享内存数组。
在核函数中,您可以使用这个共享内存数组进行计算。请注意,共享内存数组的大小是固定的,由每个线程块的大小决定。
这样,在Numba CUDA核函数中就可以创建数组并在计算中使用它们了。
shared_array 怎么在核函数中输出显示
在核函数中,共享内存数组`shared_array`通常用于在线程块内部共享数据。由于共享内存是每个线程块独立的,因此无法直接在核函数中输出显示。
如果您想在核函数中查看和调试共享内存数组的内容,可以使用`numba.cuda.syncthreads()`函数。这个函数可以用来同步线程块中的所有线程,以确保所有线程都执行到这个点。
以下是一个示例代码,展示了如何在核函数中使用`syncthreads()`函数输出共享内存数组的内容:
```python
import numba.cuda as cuda
@cuda.jit
def my_kernel(output):
# 定义共享内存数组
shared_array = cuda.shared.array(shape, dtype)
# 在共享内存数组中进行计算
# ...
# 同步线程块中的所有线程
cuda.syncthreads()
# 输出共享内存数组的内容
if cuda.threadIdx.x == 0:
print(shared_array)
# 定义数组的形状和数据类型
shape = (10,)
dtype = numba.float32
# 调用核函数
my_kernel[blocks, threads](output)
```
在这个示例中,`syncthreads()`函数用于确保所有线程都执行到这个点。然后,只有线程索引为0的线程才会输出共享内存数组的内容。
请注意,由于共享内存是每个线程块独立的,因此在核函数中使用`print`语句只能在主机上看到输出结果,而无法在设备上直接显示。如果您想在设备上查看共享内存数组的内容,可以将其复制到主机上,并在主机上进行打印操作。