如何在 numba.cuda 中正确地建立索引？

Question

我正在编写需要使用 numba 在 python 中进行一些索引的代码。但是，我不能正确地做到这一点。好像有什么是被禁止的。代码如下：

from numba import cuda
import numpy as np
@cuda.jit
def function(output, size, random_array):
    i_p, i_k1, i_k2 = cuda.grid(3)
    if i_p<size and i_k1<size and i_k2<size:
        a1=i_p**2+i_k1
        a2=i_p**2+i_k2
        a3=i_k1**2+i_k2**2
        a=[a1,a2,a3]
        for i in range(len(random_array)):
            output[i_p,i_k1,i_k2,i] = a[int(random_array[i])]
output=cuda.device_array((10,10,10,5))
random_array=cuda.to_device(np.array([np.random.random()*3 for i in range(5)]))
size=10
threadsperblock = (8, 8, 8)
blockspergridx=(size + (threadsperblock[0] - 1)) // threadsperblock[0]
blockspergrid = ((blockspergridx, blockspergridx, blockspergridx))

# Start the kernel 
function[blockspergrid, threadsperblock](output, size, random_array)
print(output.copy_to_host())

它产生一个错误：

LoweringError: Failed at nopython (nopython mode backend)
'CUDATargetContext' object has no attribute 'build_list'
File "<ipython-input-57-6058e2bfe8b9>", line 10
[1] During: lowering ".21 = build_list(items=[Var(a1, <ipython-input-57-6058e2bfe8b9> (7)), Var(a2, <ipython-input-57-6058e2bfe8b9> (8)), Var(a3, <ipython-input-57-6058e2bfe8b9> (9))])" at <ipython-input-57-6058e2bfe8b9> (10

谁能帮我解决这个问题？

一个选择是将 a 也作为函数的输入，但是当 a 真的很大，比如 1000*1000*1000*7 数组时，它总是让我失去记忆。

Answer 1

问题与数组索引无关。在内核中，这一行：

a=[a1,a2,a3]

不支持。您不能在 @cuda.jit 函数中创建列表。内核中支持的 Python 类型的确切列表已完整记录 here.

如何在 numba.cuda 中正确地建立索引？

How to do indexing properly in numba.cuda?

python

cuda

numba