PyCUDA¶

简介¶

Nvidia的CUDA为我们提供了一种便捷的方式来直接操纵GPU进行并行编程，但是基于C语言的CUDA实现较为复杂，开发周期较长。而python 作为一门广泛使用的语言，具有简单易学、语法简单、开发迅速等优点。PyCUDA可以通过将python和C语言结合的方式进行CUDA编程。

PyCUDA安装以及使用说明¶

思源一号上的PyCUDA¶

先创建一个目录PyCUDAtest并进入该目录：

mkdir PyCUDAtest
cd PyCUDAtest

申请计算资源并通过conda安装PyCUDA

srun -p 64c512g -n 10 --pty /bin/bash
module load miniconda3
conda create -n PyCUDAtest
source activate PyCUDAtest
conda install -c conda-forge pycuda

在该目录下创建如下测试文件test.py：

import pycuda.driver as drv
import pycuda.autoinit
from pycuda.compiler import SourceModule
import numpy

# 定义核函数
mod = SourceModule(
    """
    __global__ void add_vectors(float *a, float *b, float *c, int n)
    {
        int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
        if (idx < n)
        {
            c[idx] = a[idx] + b[idx];
        }
    }
"""
)

# 定义向量大小
n = 10000

# 生成随机向量数据
a = numpy.random.randn(n).astype(numpy.float32)
b = numpy.random.randn(n).astype(numpy.float32)

# 分配输出内存空间
c = numpy.zeros_like(a)

# 将输入输出数据复制到 GPU
a_gpu = drv.mem_alloc(a.nbytes)
b_gpu = drv.mem_alloc(b.nbytes)
c_gpu = drv.mem_alloc(c.nbytes)

drv.memcpy_htod(a_gpu, a)
drv.memcpy_htod(b_gpu, b)

# 定义块和网格大小
blocksize = 256
gridsize = (n + blocksize - 1) // blocksize

# 执行核函数
add_vectors = mod.get_function("add_vectors")
add_vectors(
    a_gpu, b_gpu, c_gpu, numpy.int32(n), block=(blocksize, 1, 1), grid=(gridsize, 1)
)

# 将结果从 GPU 复制回 CPU
drv.memcpy_dtoh(c, c_gpu)

# 检查计算结果是否正确
assert numpy.allclose(c, a + b), "result not correct"

# 输出结果
print("a:", a)
print("b:", b)
print("c:", c)

在该目录下创建如下作业提交脚本pycudatest.slurm:

#!/bin/bash

#SBATCH --job-name=pycudatest        # 作业名
#SBATCH --partition=a100             # a100 队列
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=1            # 1:1 的 GPU:CPU 配比
#SBATCH --gres=gpu:1                 # 1 块 GPU
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err

ulimit -s unlimited
ulimit -l unlimited

module load miniconda3
source activate PyCUDAtest
module load cuda/11.5.0

python3 test.py

使用如下命令提交作业：

sbatch pycudatest.slurm

作业完成后在.out文件中可看到如下结果：

a: [ 0.32799047 -0.03553623 -1.6576846  ... -0.44243634 -1.1451671
 -1.1334891 ]
b: [-0.46226323  0.76997334 -0.06620226 ...  0.6974032   2.1895697
  1.2849816 ]
c: [-0.13427275  0.7344371  -1.7238868  ...  0.25496686  1.0444026
  0.15149248]

pi2.0上的PyCUDA¶

此步骤和上文完全相同；
申请计算资源并通过conda安装PyCUDA

srun -p cpu -N 1 --ntasks-per-node 40    --pty /bin/bash
module load miniconda3
conda create -n PyCUDAtest
source activate PyCUDAtest
conda install -c conda-forge pycuda

此步骤和上文完全相同；
在该目录下创建如下作业提交脚本mpi4pytest.slurm:

#!/bin/bash

#SBATCH --job-name=pycudatest        # 作业名
#SBATCH --partition=dgx2             # dgx2 队列
#SBATCH -N 1
#SBATCH --ntasks-per-node=1
#SBATCH --cpus-per-task=1            # 1:1 的 GPU:CPU 配比
#SBATCH --gres=gpu:1                 # 1 块 GPU
#SBATCH --output=%j.out
#SBATCH --error=%j.err

ulimit -s unlimited
ulimit -l unlimited

module load miniconda3
source activate PyCUDAtest
module load cuda/11.6.2-gcc-8.3.0

python3 test.py

此步骤和上文完全相同；
此步骤和上文完全相同；

参考资料¶

PyCUDA github

最后更新: 2024 年 11 月 22 日