我有一個(gè)示例代碼來(lái)說(shuō)明這個(gè)問(wèn)題：import numpy as npfrom numba import cuda, typesimport configsdef main(): arr = np.empty(0, dtype=np.uint8) stream = cuda.stream() d_arr = cuda.to_device(arr, stream=stream) kernel[configs.BLOCK_COUNT, configs.THREAD_COUNT, stream](d_arr)@cuda.jit(types.void( types.Array(types.uint8, 1, 'C'),), debug=configs.CUDA_DEBUG)def kernel(d_arr): arr = cuda.const.array_like(d_arr)if __name__ == "__main__": main()當(dāng)我用 cuda-memcheck 運(yùn)行這段代碼時(shí)，我得到：numba.errors.ConstantInferenceError: Failed in nopython mode pipeline (step: nopython rewrites)Constant inference not possible for: arg(0, name=d_arr)這似乎表明我傳入的數(shù)組不是常量，因此無(wú)法將其復(fù)制到常量?jī)?nèi)存中——是這樣嗎？如果是這樣，我如何將作為輸入提供給內(nèi)核的數(shù)組復(fù)制到常量?jī)?nèi)存？
在 Numba 中，如何在面向 CUDA 時(shí)將數(shù)組復(fù)制到常量?jī)?nèi)存中？
繁華開(kāi)滿天機(jī)
2023-05-09 10:48:50
