混淆使用scikits.cuda.cula

Question

我想使用一些cula功能，例如LU分解或矩阵求逆，但是我对指针输入有一些问题。 例如对于使用scikits.cuda.cula.culaDeviceSgetrf（m，n，a，lda，ipiv）进行LU分解，则需要使用指针f“ a”参数，但是python中没有指针（我知道其中的所有变量python是由ref）提供的。 那么在这种情况下我该怎么办？ 我应该使用ctype库创建python吗？

这是我正在尝试做的事情：

   import numpy as np

   import scikits.cuda.cula as cula
   import pycuda.gpuarray as gpuarray

   cula.culaInitialize()

   //I create a square matrix for simplicity 
   a=np.array([[1,2,3,4],[6,7,8,9],[7,2,3,5],[2,4,5,6]])

   n=b.shape[0]
   ida=ipv=m

   scikits.cuda.cula.culaDeviceSgetrf(m,n,a,n,n)

status = _libcula.culaDeviceSgetrf（m，n，int（a），lda，int（ipiv））TypeError：只有length-1数组可以转换为Python标量

当我尝试

a_gpu = gpuarray.to_gpu(a)
scikits.cuda.cula.culaDeviceSgetrf(m,n,a_gpu,n,n) :

追溯（最近一次通话）：文件“ /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/scikits.cuda-0.042-py2.7.egg/scikits/cuda/cula中的文件“”，行1 .py“，第329行，位于culaDeviceSgetrf状态= _libcula.culaDeviceSgetrf（m，n，int（a），lda，int（ipiv））TypeError：int（）参数必须为字符串或数字，而不是'GPUArray'

有什么办法吗？

Answer 1

该错误信息是非常自我解释。 您不能将gpuarray直接传递给这些例程，array参数应该是设备指针，该设备指针在内部ctypes.c_void_p为Python ctypes.c_void_p以传递给CULA库。 PyCUDA的gpuarray包含一个成员ptr ，它将把基础指针返回到GPU内存。

如果您执行以下操作：

a_gpu = gpuarray.to_gpu(a)
scikits.cuda.cula.culaDeviceSgetrf(m,n,a_gpu.ptr,n,n)

它应该可以正常工作[免责声明：未经编译或测试，使用后果自负]。