Python PyCUDA内存寻址：内存偏移？

我在设备上有大量生成的数据（a[I，j，k]），但我只需要a[I，：，：]的一个“切片”，在常规CUDA中，这可以通过一些指针算法轻松实现

在pycuda中可以做同样的事情吗？i、 e

cuda.memcpy_dtoh(h_iA,d_A+(i*stride))

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显然，这是完全错误的，因为没有大小信息（除非从dest形状推断），但希望您能理解这一点。

不太可能在PyCuda中实现

我可以想到以下解决办法：

在内存中复制整个数组A，并从感兴趣的切片创建一个numpy数组

创建一个读取矩阵并创建所需切片的内核

以一次可以从指针算术中读取一个切片的方式重新排列生成的数据

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pyCUDA gpuArray类支持1D阵列的切片，但不支持需要跨步的更高维度（尽管即将到来）。但是，您可以从gpuArray成员（pycuda.driver.DeviceAllocation类型）访问多维gpuArray中的底层指针，并从gpuArray.dtype.itemsize成员访问大小信息。然后，您可以执行与您所想的相同类型的指针算法，以获得驱动程序memcpy函数可以接受的内容

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它不是很像python，但确实有效（或者至少在去年我进行了大量pyCUDA+MPI黑客攻击时有效）。

我还是选择了选项1，但将问题保留了几个小时，看看是否有其他人有我们没有想到的神奇解决方案。是的，我也这么做了，甚至超过一周。不是每个人都可以每天阅读：）