Python 是否可以调用间接调用另一个cuda.jit函数的cuda.jit函数？

我需要能够调用一个GPU函数，该函数本身会间接调用另一个GPU函数：

from numba import cuda, jit
import numpy as np

# GPU function
@cuda.jit(device = True)
def euclidean_distance_gpu(input_vec, weight, diffs):
  i = cuda.grid(1)
  if i < input_vec.shape[0]:
    diffs[i] = (input_vec[i] - weight[i]) ** 2

@jit
# CPU function
def euclidean_distance_cpu(diffs):
  diffs_sum = np.sum(diffs)
  euclidean_distance = np.sqrt(diffs_sum)

  return euclidean_distance

@jit
# CPU function
def euclidean_distance(input_vec, weight):
  euclidean_distance_gpu[1, 5](input_vec, weight, diffs)
  
  return euclidean_distance_cpu(diffs)

@cuda.jit
# GPU function
def compare(input_vec, categories, diffs):
  i = cuda.grid(1)
  if i < categories.shape[0]:
    euclidean_dist = 0
    euclidean_dist = euclidean_distance(input_vec, categories[i])
    diffs[i] = euclidean_dist

vec1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
c1 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
c2 = np.array([3, 4, 5, 6, 7])
c = np.array([c1, c2])
diffs = np.array([0, 0])
compare(vec1, c, diffs)

从numba导入cuda，jit
将numpy作为np导入
#GPU功能
@jit（设备=True）
定义欧几里得距离gpu（输入向量、权重、差值）：
i=cuda.grid（1）
如果i<输入向量形状[0]：
差异[i]=（输入向量[i]-权重[i]）**2
@准时制
#CPU功能
def欧几里德距离（差异）：
差异之和=np.之和（差异）
欧几里德距离=np.sqrt（差和）
返回欧氏距离
@准时制
#CPU功能
def欧几里得距离（输入向量，权重）：
欧几里得距离gpu[1,5]（输入向量、权重、差值）
返回欧几里德距离（差异）
@cuda.jit
#GPU功能
def比较（输入向量、类别、差异）：
i=cuda.grid（1）
如果i

在这种情况下，我需要调用

compare（）

函数，它本身通过

euclidean\u distance（）

调用

euclidean\u-gpu（）

，以及

compare（）

和

euclidean\u-gpu（）

都是要使用gpu的函数

据我所知，这两个函数都需要用

@cuda.jit

修饰，用

欧几里德距离\u gpu（）

修饰

@cuda.jit（device=True）

。但是，当我稍后调用

compare（）

时，我不知道如何调用它而不引发错误，因为它首先必须通过CPU函数（

euclidean_distance（）

修饰为

@jit

）

我的理解是，您只能从另一个

cuda.jit

函数调用

cuda.jit

函数-这是否正确？假设我将

euclidean_distance（）

转换为

cuda.jit

函数。有没有一种方法可以通过所有这些层的函数调用使其正确工作

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我对jit很陌生-这里有什么我可以做的吗？请注意，这些函数实际上比显示的更复杂，因此我想要一个实际的解决方案，而不仅仅是在函数中排列。

在这个问题中的单词和代码中有很多误解。简言之：

Numba内核无法启动其他Numba内核（从）

。。。较新的CUDA设备支持设备端内核启动；此功能称为动态并行，但Numba目前不支持此功能

Numba内核可以调用Numba设备函数，Numba设备函数可以调用其他Numba设备函数（）。我非常确信，设备功能通过降低和内联扩展来工作，也就是说，Numba设备功能不使用CUDA ABI

没有CUDA代码、Numba或其他可以在主机CPU上运行代码

如果你看一下你问题中的代码，很明显，从上面第1、2和3项的角度来看，基本上所有代码都是非法的

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我会建议一个替代的设计模式，但它是如此不明显的代码试图实际做什么，我不能这样做。在代码的不同部分有太多奇怪的矛盾。

如果您在代码中实际包含了您正在使用（或想要使用）的装饰器，那么这个问题就会简单得多，也更容易理解