python - 仅针对选定的GPU架构编译Cupy

Question

在查看git存储库(https://github.com/cupy/cupy)和文档(https://docs-cupy.chainer.org/en/stable/install.html)时，我没有找到任何生成仅与当前硬件(GPU)相关的可执行文件的方法。

为了举例说明，可以使用opencv(为了在很大程度上减少旧环境中的编译时间可能超过8h)，您可以指定GPU的体系结构。 (这里是一个仅从与硬件相关的源编译opencv的示例)

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导出JAVA_HOME = / opt / DEVOPS / SDK / jvm / jdk-11.0.4 /; cmake3 .. -D INSTALL_C_EXAMPLES = ON -D INSTALL_PYTHON_EXAMPLES = ON -D WITH_CUDA = ON -D WITH_GTK = ON -D WITH_OPENGL = ON -D ENABLE_CXX11 = ON -D BUILD_EXAMPLES = ON -D OPENCV_EXTRA_MODUSP_package / conopen / / modules -D BUILD_opencv_java = ON -D BUILD_opencv_python2 = ON -D BUILD_opencv_python3 = ON -D CUDA_FAST_MATH = ON -D CUDA_GENERATION =“Maxwell” -D WITH_OPENMP = ON -D BUILD_TES -D ON -D WITH_OPENCL = ON -D WITH_IPP = ON -D WITH_TBB = ON -D WITH_EIGEN = ON -D WITH_V4L = ON -D BUILD_TESTS = OFF -D BUILD_PERF_TESTS = OFF -D CMAKE_BUILD_TYPE =发布-D CMAKE_INSTALL_PREFIX = $( “import sys; print(sys.prefix)”)-D PYTHON3_EXECUTABLE = $(其中python3)-D PYTHON3_INCLUDE_DIR = $(python3 -c“from distutils.sysconfig import get_python_inc; print(get_python_inc())”)-D PYTHON3_PACKAGES_PATH $(python3 -c“从distutils.sysconfig导入get_python_lib; print(get_python_lib())”)-D PYTHON3_LIBRARY = / opt / D EVOPS / SDK / anaconda3 / lib -D OPENCV_PYTHON3_INSTALL_PATH = / opt / DEVOPS / SDK / anaconda3 / lib / python3.7 / site-packages -D PYTHON3_DEFAULT_EXECUTABLE = / opt / DEVOPS / SDK / anaconda3 / bin / python = D OPENCV_REE

通过这种方式，将仅针对给定的体系结构生成代码。

我发现这个有用的提交。
(https://github.com/cupy/cupy/commit/4d3b05c4f010d62f9daf92a049fa2e8a789f6cc2)

让某人尝试仅针对给定的体系结构编译Cupy，将'--generate-code'参数强制为'--generate-code = arch = compute_ XX ，code = compute_ XX '，而不是使用所有可能的arch ？

default compilation arch

Answer 1

CUPY_NVCC_GENERATE_CODE环境变量在v7.0.0b2或更高版本中可用。 https://github.com/cupy/cupy/pull/2293
您可以使用例如export CUPY_NVCC_GENERATE_CODE="arch=compute_50,code=sm_50"生成仅在指定硬件上运行的CuPy。