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境界チェックはCUDAではサポートされていません

コードを高速化するためにNumbaを使用してGPUにアクセスしようとしていますが、次のエラーが発生します。

_in jit raise NotImplementedError("bounds checking is not supported for CUDA")
NotImplementedError: bounds checking is not supported for CUDA
_

別の質問が出されたのを見ましたが、完全に指定も回答もされていません ここ 。ベクトル化されたコード（y = corr*x + np.sqrt(1.-corr**2)*z）が機能しない（同じエラー）ことがわかったときに、2つのforループを実装しました。また、オプションboundscheckを試してみましたが、結果は変わりませんでした。 targetを指定しない場合は、CPUで自動的に発生するため、エラーは表示されませんでした（おそらく）。

_import numpy as np
from numba import jit

N = int(1e8)
@jit(nopython=True, target='cuda', boundscheck=False)
def Brownian_motions(T, N, corr):
    x = np.random.normal(0, 1, size=(T,N))
    z = np.random.normal(0, 1, size=(T,N))
    y = np.zeros(shape=(T,N))
    for i in range(T):
        for j in range(N):
            y[i,j] = corr*x[i,j] + np.sqrt(1.-corr**2)*z[i,j]
    return(x,y)

x, y = Brownian_motions(T = 500, N = N, corr = -0.45)
_

手伝っていただけませんか？ Pythonは3.7.6、Numbaは0.48.0です。

pythonpython-3.xjitnumba
2
MG3

私の場合、XLAを使用して複数の操作をコンパイルするためのデコレータである@ jitにも置き換えました。 CPUとGPUのパフォーマンスを確認するコードの例を次に示します。

from numba import jit
import numpy as np 
# to measure exec time 
from timeit import default_timer as timer    

# normal function to run on cpu 
def func(a):                                 
    for i in range(10000000): 
        a[i]+= 1      

# function optimized to run on gpu  
@jit
#(target ="cuda")                          
def func2(a): 
    for i in range(10000000): 
        a[i]+= 1
if __name__=="__main__": 
    n = 10000000                            
    a = np.ones(n, dtype = np.float64) 
    b = np.ones(n, dtype = np.float32) 

    start = timer() 
    func(a) 
    print("without GPU:", timer()-start)     

    start = timer() 
    func2(a) 
    print("with GPU:", timer()-start)

結果：GPUなし：5.353004818000045 GPUあり：0.23115529000006063

2
Bilal Chandio

@jit（nopython = True、target = 'cuda'、boundscheck = False）を@jitに置き換えます

import numpy as np
from numba import jit

N = int(1e8)
@jit
def Brownian_motions(T, N, corr):
    x = np.random.normal(0, 1, size=(T,N))
    z = np.random.normal(0, 1, size=(T,N))
    y = np.zeros(shape=(T,N))
    for i in range(T):
        for j in range(N):
            y[i,j] = corr*x[i,j] + np.sqrt(1.-corr**2)*z[i,j]
    return(x,y)

x, y = Brownian_motions(T = 500, N = N, corr = -0.45)
1
Amit