在Jetson上使用Numbapro TK1

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我已经搜索了整个互联网，但我还没有找到可靠的答案。我需要指出的是，我是GPU编程的新手，但我刚刚订购了我的Jetson TK1单元，因为我喜欢Simulations，而且我喜欢Python。我在PC上尝试过Numpy，但我想将这些模拟带到Android。我已阅读关于PyCuda和Numba，但我更喜欢后者，因为它完全是在python中，我不会用C编写内核。我似乎没有掌握的是（如何在我的Jetson上安装numbapro后TK1）我将能够将我的代码指向Tegra K1 SOC的多核ARM CPU，以及我将如何使用CUDA 6中提供的统一内存。请注意，Numba不支持ARM LLVM。或者我是否需要启动强制的C++和CUDA C++类才能够访问CPU内核/线程。在Jetson上使用Numbapro TK1

来源

2014-10-05 NyproTheGeek

@talonmies那么我该如何在Android上的现有体系结构上执行GPGPU。并且有可能在不久的将来Android将得到CUDA的支持，也许可能通过基于Android的开发工具包如Jetson TK1。 – NyproTheGeek 2014-10-06 10:04:17

@NyproTheGeek，

我和你有同样的问题;我花了很多时间试图让NumbaPro运行在我的Jetson TK1上，并一直处于死路一条。由于互联网上几乎没有NumbaPro + Jetson TK1的提及，我终于通过电子邮件发送给Continuum Analytics的人员，他们回复说Jetson TK1目前不受支持。不过，他们也表示Jetson TK1正在路线图上，尽管没有明确的日期。

您对Numba（而不是NumbaPro）不支持LLVM支持的观察是正确的。我相信Continuum Analytics提供这种功能作为NumbaPro商业产品的一部分。

您可能已经尝试使用Numba提供的jit装饰器。这确实通过编译代码提供了显着的性能提升，尽管没有通过GPU可用的火力:-)

来源

2014-10-15 15:34:03 tokyodusk

在Jetson上使用Numbapro TK1

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