मेरे पास सीयूडीए कोड है जो मैं डिस्ट्यूट का उपयोग करके पाइथन में गतिशील लाइब्रेरी बनाना चाहता हूं। लेकिन ऐसा लगता है कि distutils ".cu" फ़ाइल को पहचान नहीं पाता है भले ही "nvcc" कंपाइलर स्थापित हो। यह सुनिश्चित नहीं है कि इसे कैसे किया जाए।पाइथन distutils CUDA कोड संकलित कर सकते हैं?
उत्तर
Distutils डिफ़ॉल्ट रूप से CUDA संकलित करने में सक्षम नहीं है, क्योंकि यह एक साथ कई कंपाइलरों का उपयोग करने का समर्थन नहीं करता है। डिफ़ॉल्ट रूप से, यह आपके प्लेटफ़ॉर्म पर आधारित संकलक पर सेट होता है, न कि आपके पास स्रोत कोड के प्रकार पर।
मेरे पास जिथब पर एक उदाहरण प्रोजेक्ट है जिसमें कुछ बंदर पैच इस के लिए समर्थन में हैक करने के लिए distutils में शामिल हैं। उदाहरण प्रोजेक्ट एक सी ++ वर्ग है जो कुछ जीपीयू मेमोरी और एक क्यूडीए कर्नेल का प्रबंधन करता है, जो स्विग में लपेटा जाता है, और सभी python setup.py install
के साथ संकलित होते हैं। फोकस सरणी संचालन पर है, इसलिए हम numpy का भी उपयोग कर रहे हैं। इस कर्नेल के लिए सभी कर्नेल एक तत्व में प्रत्येक तत्व को एक सरणी में बढ़ाता है।
कोड यहां है: https://github.com/rmcgibbo/npcuda-example। Setup.py स्क्रिप्ट यहाँ है। पूरे कोड की कुंजी customize_compiler_for_nvcc()
है।
import os
from os.path import join as pjoin
from setuptools import setup
from distutils.extension import Extension
from distutils.command.build_ext import build_ext
import subprocess
import numpy
def find_in_path(name, path):
"Find a file in a search path"
#adapted fom http://code.activestate.com/recipes/52224-find-a-file-given-a-search-path/
for dir in path.split(os.pathsep):
binpath = pjoin(dir, name)
if os.path.exists(binpath):
return os.path.abspath(binpath)
return None
def locate_cuda():
"""Locate the CUDA environment on the system
Returns a dict with keys 'home', 'nvcc', 'include', and 'lib64'
and values giving the absolute path to each directory.
Starts by looking for the CUDAHOME env variable. If not found, everything
is based on finding 'nvcc' in the PATH.
"""
# first check if the CUDAHOME env variable is in use
if 'CUDAHOME' in os.environ:
home = os.environ['CUDAHOME']
nvcc = pjoin(home, 'bin', 'nvcc')
else:
# otherwise, search the PATH for NVCC
nvcc = find_in_path('nvcc', os.environ['PATH'])
if nvcc is None:
raise EnvironmentError('The nvcc binary could not be '
'located in your $PATH. Either add it to your path, or set $CUDAHOME')
home = os.path.dirname(os.path.dirname(nvcc))
cudaconfig = {'home':home, 'nvcc':nvcc,
'include': pjoin(home, 'include'),
'lib64': pjoin(home, 'lib64')}
for k, v in cudaconfig.iteritems():
if not os.path.exists(v):
raise EnvironmentError('The CUDA %s path could not be located in %s' % (k, v))
return cudaconfig
CUDA = locate_cuda()
# Obtain the numpy include directory. This logic works across numpy versions.
try:
numpy_include = numpy.get_include()
except AttributeError:
numpy_include = numpy.get_numpy_include()
ext = Extension('_gpuadder',
sources=['src/swig_wrap.cpp', 'src/manager.cu'],
library_dirs=[CUDA['lib64']],
libraries=['cudart'],
runtime_library_dirs=[CUDA['lib64']],
# this syntax is specific to this build system
# we're only going to use certain compiler args with nvcc and not with gcc
# the implementation of this trick is in customize_compiler() below
extra_compile_args={'gcc': [],
'nvcc': ['-arch=sm_20', '--ptxas-options=-v', '-c', '--compiler-options', "'-fPIC'"]},
include_dirs = [numpy_include, CUDA['include'], 'src'])
# check for swig
if find_in_path('swig', os.environ['PATH']):
subprocess.check_call('swig -python -c++ -o src/swig_wrap.cpp src/swig.i', shell=True)
else:
raise EnvironmentError('the swig executable was not found in your PATH')
def customize_compiler_for_nvcc(self):
"""inject deep into distutils to customize how the dispatch
to gcc/nvcc works.
If you subclass UnixCCompiler, it's not trivial to get your subclass
injected in, and still have the right customizations (i.e.
distutils.sysconfig.customize_compiler) run on it. So instead of going
the OO route, I have this. Note, it's kindof like a wierd functional
subclassing going on."""
# tell the compiler it can processes .cu
self.src_extensions.append('.cu')
# save references to the default compiler_so and _comple methods
default_compiler_so = self.compiler_so
super = self._compile
# now redefine the _compile method. This gets executed for each
# object but distutils doesn't have the ability to change compilers
# based on source extension: we add it.
def _compile(obj, src, ext, cc_args, extra_postargs, pp_opts):
if os.path.splitext(src)[1] == '.cu':
# use the cuda for .cu files
self.set_executable('compiler_so', CUDA['nvcc'])
# use only a subset of the extra_postargs, which are 1-1 translated
# from the extra_compile_args in the Extension class
postargs = extra_postargs['nvcc']
else:
postargs = extra_postargs['gcc']
super(obj, src, ext, cc_args, postargs, pp_opts)
# reset the default compiler_so, which we might have changed for cuda
self.compiler_so = default_compiler_so
# inject our redefined _compile method into the class
self._compile = _compile
# run the customize_compiler
class custom_build_ext(build_ext):
def build_extensions(self):
customize_compiler_for_nvcc(self.compiler)
build_ext.build_extensions(self)
setup(name='gpuadder',
# random metadata. there's more you can supploy
author='Robert McGibbon',
version='0.1',
# this is necessary so that the swigged python file gets picked up
py_modules=['gpuadder'],
package_dir={'': 'src'},
ext_modules = [ext],
# inject our custom trigger
cmdclass={'build_ext': custom_build_ext},
# since the package has c code, the egg cannot be zipped
zip_safe=False)
यह एक पुराना सवाल है, लेकिन क्या आपको पता है कि विंडोज़ पर यह कैसे करना है? समस्या यह है कि ** _ compile ** विधि का उपयोग ** msvccompiler ** द्वारा नहीं किया जाता है। – rAyyy
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क्या आप कुछ कोड पोस्ट कर सकते हैं ताकि हम देख सकें कि आपने क्या प्रयास किया है? इसके अलावा, अगर CUDA कर्नेल महत्वपूर्ण हिस्सा है, तो आप इसे Pythuda पर उपलब्ध कराने के लिए PycUDA का उपयोग करने का प्रयास कर सकते हैं। –
'पहचान नहीं है' से आपका क्या मतलब है? इसमें अंडे में .cu फ़ाइलें शामिल नहीं हैं? अपने सेटअप (...) में package_data = {'': ['* .cu']} जोड़ें। –