PyCUDAのヘルプでは、空またはゼロの配列を作成する方法は説明されていますが、既存の numpy 配列をページロック メモリに移動 (?) する方法は説明されていません。numpy 配列のポインターを取得してに渡す必要がありpycuda.driver.PagelockedHostAllocation
ますか? そして、どうすればそれを行うことができますか?
アップデート
<--狙撃 -->
更新 2
助けてくれてありがとうタロンミー。現在、メモリ転送はページロックされていますが、プログラムは次のエラーで終了します。
PyCUDA WARNING: a clean-up operation failed (dead context maybe?)
cuMemFreeHost failed: invalid context
これは更新されたコードです:
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import ctypes
from pycuda import driver, compiler, gpuarray
from pycuda.tools import PageLockedMemoryPool
import pycuda.autoinit
memorypool = PageLockedMemoryPool()
indata = np.random.randn(5).astype(np.float32)
outdata = gpuarray.zeros(5, dtype=np.float32)
pinnedinput = memorypool.allocate(indata.shape,np.float32)
source = indata.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_float))
dest = pinnedinput.ctypes.data_as(ctypes.POINTER(ctypes.c_float))
sz = indata.size * ctypes.sizeof(ctypes.c_float)
ctypes.memmove(dest,source,sz)
kernel_code = """
__global__ void kernel(float *indata, float *outdata) {
int globalid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x ;
outdata[globalid] = indata[globalid]+1.0f;
}
"""
mod = compiler.SourceModule(kernel_code)
kernel = mod.get_function("kernel")
kernel(
driver.In(pinnedinput), outdata,
grid = (5,1),
block = (1, 1, 1),
)
print indata
print outdata.get()
memorypool.free_held()