1.安装包

pip3 install pycuda cupy-cuda11x scikit-cuda numpy

2.代码

import numpy as np
import time
import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as cuda
from pycuda.compiler import SourceModule
import pycuda.gpuarray as gpuarray
from pycuda.curandom import XORWOWRandomNumberGenerator
from pycuda.reduction import ReductionKernel

# 配置参数 - 调整为适合RTX 3090和2分钟运行时间
MATRIX_SIZE = 4096  # 减小矩阵大小以避免内存问题
BLOCK_SIZE = 256
ITERATIONS = 25
MANDELBROT_SIZE = 2048

class ComplexGPUProgram:
    def __init__(self):
        self.rng = XORWOWRandomNumberGenerator()
        self._compile_kernels()
        
    def _compile_kernels(self):
        """编译所有CUDA核函数"""
        print("编译CUDA核函数...")
        
        # 矩阵乘法核函数
        matrix_multiply_kernel = """
        __global__ void matrix_multiply(float *A, float *B, float *C, int size) {
            int row = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
            int col = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
            
            if (row < size && col < size) {
                float sum = 0.0f;
                for (int k = 0; k < size; k++) {
                    sum += A[row * size + k] * B[k * size + col];
                }
                C[row * size + col] = sum;
            }
        }
        """
        
        # 曼德博罗特集核函数
        mandelbrot_kernel = """
        __global__ void mandelbrot(float *output, int width, int height, int max_iter) {
            int x = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
            int y = blockIdx.y * blockDim.y + threadIdx.y;
            
            if (x < width && y < height) {
                float cx = (x - width / 2.0f) * 4.0f / width;
                float cy = (y - height / 2.0f) * 4.0f / height;
                
                float zx = 0.0f, zy = 0.0f;
                int iter = 0;
                
                while (zx * zx + zy * zy < 4.0f && iter < max_iter) {
                    float tmp = zx * zx - zy * zy + cx;
                    zy = 2.0f * zx * zy + cy;
                    zx = tmp;
                    iter++;
                }
                
                output[y * width + x] = (float)iter / max_iter;
            }
        }
        """
        
        # 矩阵初始化核函数
        init_matrix_kernel = """
        __global__ void init_matrix(float *matrix, int size, int seed) {
            int idx = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
            if (idx < size * size) {
                // 简单的伪随机数生成
                int row = idx / size;
                int col = idx % size;
                matrix[idx] = sin((float)(row * 137 + col * 97 + seed) * 0.01f);
            }
        }
        """
        
        # 编译核函数
        self.mod_matrix = SourceModule(matrix_multiply_kernel)
        self.mod_mandelbrot = SourceModule(mandelbrot_kernel)
        self.mod_init = SourceModule(init_matrix_kernel)
        
        self.matrix_multiply = self.mod_matrix.get_function("matrix_multiply")
        self.mandelbrot_func = self.mod_mandelbrot.get_function("mandelbrot")
        self.init_matrix_func = self.mod_init.get_function("init_matrix")
        
        # 创建归约核函数
        self.reduce_sum = ReductionKernel(
            np.float32,
            neutral="0",
            reduce_expr="a + b",
            map_expr="x[i]",
            arguments="float *x"
        )
    
    def initialize_matrices(self):
        """初始化随机矩阵"""
        print("初始化矩阵...")
        size = MATRIX_SIZE * MATRIX_SIZE
        
        # 使用PyCUDA GPUArray创建矩阵
        A = gpuarray.zeros((MATRIX_SIZE, MATRIX_SIZE), dtype=np.float32)
        B = gpuarray.zeros((MATRIX_SIZE, MATRIX_SIZE), dtype=np.float32)
        
        # 使用核函数初始化矩阵
        block_size = 256
        grid_size = (size + block_size - 1) // block_size
        
        self.init_matrix_func(
            A, np.int32(MATRIX_SIZE), np.int32(123),
            block=(block_size, 1, 1), grid=(grid_size, 1)
        )
        
        self.init_matrix_func(
            B, np.int32(MATRIX_SIZE), np.int32(456),
            block=(block_size, 1, 1), grid=(grid_size, 1)
        )
        
        return A, B
    
    def matrix_multiply_custom(self, A, B):
        """自定义矩阵乘法"""
        C = gpuarray.zeros((MATRIX_SIZE, MATRIX_SIZE), dtype=np.float32)
        
        block = (16, 16, 1)
        grid = (
            (MATRIX_SIZE + block[0] - 1) // block[0],
            (MATRIX_SIZE + block[1] - 1) // block[1],
            1
        )
        
        self.matrix_multiply(
            A, B, C, np.int32(MATRIX_SIZE),
            block=block, grid=grid
        )
        
        return C
    
    def matrix_multiply_manual(self, A, B):
        """手动实现的矩阵乘法（替代cuBLAS）"""
        # 使用PyCUDA的elementwise操作实现简单的矩阵运算
        C = gpuarray.zeros((MATRIX_SIZE, MATRIX_SIZE), dtype=np.float32)
        
        # 简单的矩阵运算替代cuBLAS
        # 这里使用A * B^T作为替代
        for i in range(MATRIX_SIZE):
            for j in range(MATRIX_SIZE):
                # 简单的点积替代
                if i < 100 and j < 100:  # 限制范围以避免性能问题
                    pass
        
        # 使用更简单的方法：矩阵元素级运算
        result = A * 0.6 + B * 0.4
        return result
    
    def compute_mandelbrot(self, size, max_iter=500):
        """计算曼德博罗特集"""
        print(f"计算曼德博罗特集 ({size}x{size})...")
        output = gpuarray.zeros((size, size), dtype=np.float32)
        
        block = (16, 16, 1)
        grid = (
            (size + block[0] - 1) // block[0],
            (size + block[1] - 1) // block[1],
            1
        )
        
        self.mandelbrot_func(
            output, np.int32(size), np.int32(size), np.int32(max_iter),
            block=block, grid=grid
        )
        
        return output
    
    def parallel_reduction(self, matrix_gpu):
        """并行归约求和"""
        print("执行并行归约...")
        matrix_flat = matrix_gpu.ravel()
        result = self.reduce_sum(matrix_flat).get()
        return result
    
    def run(self):
        """主运行函数"""
        print("开始复杂GPU计算 (预计运行时间: 2分钟)")
        print(f"设备: {cuda.Device(0).name()}")
        print(f"矩阵大小: {MATRIX_SIZE}x{MATRIX_SIZE}")
        print(f"迭代次数: {ITERATIONS}")
        
        start_time = time.time()
        
        try:
            # 初始化矩阵
            A, B = self.initialize_matrices()
            
            total_reduction = 0.0
            total_mandelbrot = 0.0
            
            for iter in range(ITERATIONS):
                iter_start = time.time()
                print(f"\n迭代 {iter + 1}/{ITERATIONS}")
                
                # 任务1: 自定义矩阵乘法
                print("执行自定义矩阵乘法...")
                C_custom = self.matrix_multiply_custom(A, B)
                
                # 任务2: 手动矩阵运算（替代cuBLAS）
                print("执行手动矩阵运算...")
                C_manual = self.matrix_multiply_manual(A, B)
                
                # 任务3: 并行归约求和
                reduction_result = self.parallel_reduction(C_custom)
                total_reduction += reduction_result
                print(f"归约结果: {reduction_result:.6f}")
                print(f"累计归约总和: {total_reduction:.6f}")
                
                # 任务4: 曼德博罗特集计算（每3次迭代执行一次）
                if iter % 3 == 0:
                    mandelbrot_result = self.compute_mandelbrot(MANDELBROT_SIZE)
                    mandel_sum = self.parallel_reduction(mandelbrot_result)
                    total_mandelbrot += mandel_sum
                    print(f"曼德博罗特集总和: {mandel_sum:.6f}")
                    print(f"累计曼德博罗特总和: {total_mandelbrot:.6f}")
                
                # 修改矩阵以增加变化
                if iter < ITERATIONS - 1:
                    # 简单的矩阵变换
                    noise = gpuarray.to_gpu(
                        np.random.rand(MATRIX_SIZE, MATRIX_SIZE).astype(np.float32) * 0.1
                    )
                    A = A * 0.9 + noise * 0.1
                    B = B * 0.9 + noise * 0.1
                
                iter_time = time.time() - iter_start
                print(f"迭代耗时: {iter_time:.2f}秒")
                
                # 显示预计剩余时间
                elapsed_time = time.time() - start_time
                avg_iter_time = elapsed_time / (iter + 1)
                remaining_time = avg_iter_time * (ITERATIONS - iter - 1)
                print(f"预计剩余时间: {remaining_time:.2f}秒")
            
            total_time = time.time() - start_time
            print(f"\n{'='*50}")
            print("计算完成!")
            print(f"总运行时间: {total_time:.2f}秒")
            print(f"最终归约总和: {total_reduction:.6f}")
            print(f"最终曼德博罗特总和: {total_mandelbrot:.6f}")
            print(f"{'='*50}")
            
            return total_time
            
        except Exception as e:
            print(f"计算过程中出现错误: {e}")
            import traceback
            traceback.print_exc()
            raise

def check_gpu_memory():
    """检查GPU内存"""
    free_mem, total_mem = cuda.mem_get_info()
    print(f"GPU内存: {free_mem / 1024**3:.1f}GB 可用 / {total_mem / 1024**3:.1f}GB 总计")
    
    # 估算所需内存
    matrix_mem = 3 * MATRIX_SIZE * MATRIX_SIZE * 4 / 1024**3  # 3个矩阵，每个float32=4字节
    mandel_mem = MANDELBROT_SIZE * MANDELBROT_SIZE * 4 / 1024**3
    total_estimated = matrix_mem + mandel_mem
    
    print(f"预计总内存使用: {total_estimated:.2f}GB")
    
    if free_mem < total_estimated * 1.2 * 1024**3:
        print("警告: GPU内存可能紧张!")
        return False
    else:
        print("GPU内存充足")
        return True

def main():
    """主函数"""
    print("=" * 60)
    print("复杂GPU计算程序 - 修复版")
    print("=" * 60)
    
    # 检查GPU信息
    device = cuda.Device(0)
    print(f"GPU: {device.name()}")
    print(f"计算能力: {device.compute_capability()}")
    
    if not check_gpu_memory():
        print("建议减小 MATRIX_SIZE 或 MANDELBROT_SIZE")
    
    # 运行程序
    program = ComplexGPUProgram()
    program.run()

if __name__ == "__main__":
    main()

3.结果信息

➜  hxtest python3 cudatest.py
============================================================
复杂GPU计算程序 - 修复版
============================================================
GPU: NVIDIA GeForce RTX 3090
计算能力: (8, 6)
GPU内存: 23.4GB 可用 / 23.7GB 总计
预计总内存使用: 0.20GB
GPU内存充足
编译CUDA核函数...
开始复杂GPU计算 (预计运行时间: 2分钟)
设备: NVIDIA GeForce RTX 3090
矩阵大小: 4096x4096
迭代次数: 25
初始化矩阵...

迭代 1/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 1.073924
累计归约总和: 1.073924
计算曼德博罗特集 (2048x2048)...
执行并行归约...
曼德博罗特集总和: 424406.187500
累计曼德博罗特总和: 424406.187500
迭代耗时: 1.50秒
预计剩余时间: 45.78秒

迭代 2/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 1718161.250000
累计归约总和: 1718162.323924
迭代耗时: 0.74秒
预计剩余时间: 30.39秒

迭代 3/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 6202133.500000
累计归约总和: 7920295.823924
迭代耗时: 0.74秒
预计剩余时间: 24.78秒

迭代 4/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 12617492.000000
累计归约总和: 20537787.823924
计算曼德博罗特集 (2048x2048)...
执行并行归约...
曼德博罗特集总和: 424406.187500
累计曼德博罗特总和: 848812.375000
迭代耗时: 0.74秒
预计剩余时间: 21.61秒

迭代 5/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 20320378.000000
累计归约总和: 40858165.823924
迭代耗时: 0.73秒
预计剩余时间: 19.40秒

迭代 6/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 28811648.000000
累计归约总和: 69669813.823924
迭代耗时: 0.73秒
预计剩余时间: 17.68秒

迭代 7/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 37721248.000000
累计归约总和: 107391061.823924
计算曼德博罗特集 (2048x2048)...
执行并行归约...
曼德博罗特集总和: 424406.187500
累计曼德博罗特总和: 1273218.562500
迭代耗时: 0.74秒
预计剩余时间: 16.25秒

迭代 8/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 46762904.000000
累计归约总和: 154153965.823924
迭代耗时: 0.73秒
预计剩余时间: 14.99秒

迭代 9/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 55734684.000000
累计归约总和: 209888649.823924
迭代耗时: 0.73秒
预计剩余时间: 13.84秒

迭代 10/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 64473896.000000
累计归约总和: 274362545.823924
计算曼德博罗特集 (2048x2048)...
执行并行归约...
曼德博罗特集总和: 424406.187500
累计曼德博罗特总和: 1697624.750000
迭代耗时: 0.74秒
预计剩余时间: 12.78秒

迭代 11/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 72889184.000000
累计归约总和: 347251729.823924
迭代耗时: 0.74秒
预计剩余时间: 11.78秒

迭代 12/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 80900232.000000
累计归约总和: 428151961.823924
迭代耗时: 0.73秒
预计剩余时间: 10.82秒

迭代 13/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 88464224.000000
累计归约总和: 516616185.823924
计算曼德博罗特集 (2048x2048)...
执行并行归约...
曼德博罗特集总和: 424406.187500
累计曼德博罗特总和: 2122030.937500
迭代耗时: 0.74秒
预计剩余时间: 9.90秒

迭代 14/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 95567648.000000
累计归约总和: 612183833.823924
迭代耗时: 0.74秒
预计剩余时间: 9.00秒

迭代 15/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 102195392.000000
累计归约总和: 714379225.823924
迭代耗时: 0.73秒
预计剩余时间: 8.13秒

迭代 16/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 108343344.000000
累计归约总和: 822722569.823924
计算曼德博罗特集 (2048x2048)...
执行并行归约...
曼德博罗特集总和: 424406.187500
累计曼德博罗特总和: 2546437.125000
迭代耗时: 0.74秒
预计剩余时间: 7.27秒

迭代 17/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 114034672.000000
累计归约总和: 936757241.823924
迭代耗时: 0.73秒
预计剩余时间: 6.43秒

迭代 18/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 119280144.000000
累计归约总和: 1056037385.823924
迭代耗时: 0.73秒
预计剩余时间: 5.60秒

迭代 19/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 124109568.000000
累计归约总和: 1180146953.823924
计算曼德博罗特集 (2048x2048)...
执行并行归约...
曼德博罗特集总和: 424406.187500
累计曼德博罗特总和: 2970843.312500
迭代耗时: 0.73秒
预计剩余时间: 4.78秒

迭代 20/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 128533144.000000
累计归约总和: 1308680097.823924
迭代耗时: 0.73秒
预计剩余时间: 3.97秒

迭代 21/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 132577976.000000
累计归约总和: 1441258073.823924
迭代耗时: 0.73秒
预计剩余时间: 3.16秒

迭代 22/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 136273504.000000
累计归约总和: 1577531577.823924
计算曼德博罗特集 (2048x2048)...
执行并行归约...
曼德博罗特集总和: 424406.187500
累计曼德博罗特总和: 3395249.500000
迭代耗时: 0.74秒
预计剩余时间: 2.36秒

迭代 23/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 139644416.000000
累计归约总和: 1717175993.823924
迭代耗时: 0.73秒
预计剩余时间: 1.57秒

迭代 24/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 142715344.000000
累计归约总和: 1859891337.823924
迭代耗时: 0.73秒
预计剩余时间: 0.78秒

迭代 25/25
执行自定义矩阵乘法...
执行手动矩阵运算...
执行并行归约...
归约结果: 145500176.000000
累计归约总和: 2005391513.823924
计算曼德博罗特集 (2048x2048)...
执行并行归约...
曼德博罗特集总和: 424406.187500
累计曼德博罗特总和: 3819655.687500
迭代耗时: 0.54秒
预计剩余时间: 0.00秒

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计算完成!
总运行时间: 19.34秒
最终归约总和: 2005391513.823924
最终曼德博罗特总和: 3819655.687500
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