Pyculib - NVIDIA CUDA库的Python绑定
项目描述
Pyculib为以下CUDA库提供了Python绑定：
这些绑定是直接从Anaconda Accelerate可用的那些。
文档位于此处
安装
安装Pyculib并获取更新的最简单方法是使用Anaconda Distribution
#> conda install pyculib
要从源代码编译，建议创建包含以下内容的conda环境：
cffi
cudatoolkit
numpy
numba
pyculib_sorting
scipy
有关如何操作的说明，请参阅conda文档，特别是管理环境部分。
一旦激活了合适的环境，安装可以通过运行以下命令轻松完成
#> python setup.py install
然后可以使用以下命令测试安装
#> ./runtests.py
文档
文档位于此处
构建文档
还可以从源代码构建文档的本地副本。这需要GNU Make和sphinx（可通过conda获取）。
文档存储在doc文件夹中，应使用以下命令构建
#> make SPHINXOPTS=-Wn clean html
这确保了文档没有错误。如果出现错误，可以通过以下命令一次性查看所有错误
#> make SPHINXOPTS=-n clean html
然而，应修复所有这些错误，以便在合并任何文档更改或更新之前，可以通过-Wn构建。
关闭
pyculib-1.0.1.tar.gz 的哈希值
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | f8afe9e939abe577bdda449da80373f3ecd902992de548d26d7dbba521eb7c95 |
|
| MD5 | ede1e5cd3a8491751b2b30edcdc3ad97 |
|
| BLAKE2b-256 | f977d3744b78a9ad0167c14fb1cccdc59f03d6e010406df9aca39a441574e29c |