GPU编程(基于Python和CUDA)(一)——零基础安装pycuda

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GPU编程(基于Python和CUDA)(一)——零基础安装pycuda
GPU编程(基于Python和CUDA)(二)——显示GPU信息


零基础安装pycuda

  • 系列文章目录
  • 前言
  • 安装Visual Studio
    • 安装C/C++环境
    • 添加环境变量
  • 安装pycuda
    • 查看系统位数
    • 查看python版本
    • 下载whl文件

前言

最近开始学习基于python的cuda编程,记录一下pycuda的安装。
在安装pycuda之前,首先需要有NVIDIA的独立显卡并且要安装CUDA和CUDNN,安装过程可以参照之前的文章中关于CUDA的安装部分
文章:从零开始配置tensorflow深度学习环境(含cuda以及其他依赖)
在这里就不再赘述,直接开始关于pycuda的安装

安装Visual Studio

为了正常使用pycuda还需要下载Visual Studio的C/C++环境,是的,你没看错,python的cuda编程依然需要C/C++的环境。注意,这里要下载的不是visual studio tools, 而是纯正的C/C++编程环境。虽然安装CUDA的过程中已经下载了visual studio tools 但还是要下载Visual Studio的C/C++环境

下载链接:https://learn.microsoft.com/zh-cn/visualstudio/releases/2019/release-notes
我们只需要下载C/C++桌面应用开发即可

安装C/C++环境

在这里插入图片描述
值得注意的是,由于下载的内容过大,建议修改一下安装位置
在这里插入图片描述
请记住修改后的位置,在后边会有用处

添加环境变量

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
按照图片上的指示将下述路径添加到环境变量中,值得注意的是,这是笔者的路径,你需要按照自己安装的位置自行查找路径并配置

D:\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Tools\MSVC\14.37.32822\bin\Hostx64\x64

安装pycuda

由于直接使用pip安装pycuda可能会产生各种问题,为了规避问题我们选择下载whl文件,然后通过whl文件进行pip,下载whl时需要根据系统位数和python的版本进行下载

查看系统位数

打开cmd命令行窗口,输入systeminfo
在这里插入图片描述
显示出来的信息中x64就是说明系统是64位的

查看python版本

同样是cmd命令行,输入python -V
在这里插入图片描述
显示出python是3.8版本的

下载whl文件

下载地址:https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pycuda
打开下载地址的链接,我们向下滑,找到pycuda
在这里插入图片描述
因为笔者的python是3.8,系统是64位的所以选择含有cp38和64的whl文件

下载完成后,在whl文件所在文件夹下打开cmd命令行窗口
使用pip install [文件名].whl安装pycuda,其中[文件名]对应的是你下载的whl的名字

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