У меня есть большой кусок сгенерированных данных (A[i,j,k]) на устройстве, но мне нужен только один «кусочек» A[i,:,:], и в обычном CUDA это может быть легко достигается с помощью некоторой арифметики указателя.
Можно ли сделать то же самое в pycuda? то есть
cuda.memcpy_dtoh(h_iA,d_A+(i*stride))
Очевидно, это совершенно неправильно, так как нет информации о размере (если только она не вытекает из формы назначения), но, надеюсь, вы поняли идею?
Класс pyCUDA gpuArray поддерживает нарезку одномерных массивов, но не более высоких размеров, требующих шага (хотя он приближается). Однако вы можете получить доступ к базовому указателю в многомерном gpuArray из члена gpuarray, который является типом pycuda.driver.DeviceAllocation, и информацию о размере из члена gpuArray.dtype.itemsize. Затем вы можете выполнить ту же арифметику указателя, которую вы имели в виду, чтобы получить что-то, что примут функции драйвера memcpy.
Это не очень pythonic, но это работает (или, по крайней мере, это было, когда я много занимался взломом pyCUDA + MPI в прошлом году).
Вряд ли это реализовано в PyCuda.
Я могу думать о следующих решениях:
