Metadata-Version: 2.1
Name: gpucalculatetools
Version: 0.0.3
Summary: GpuCalculateTools is a data computation library developed based on the native Python C API and CUDA. Currently, the library is in testing and development. If you have any questions, please contact 1295284735@qq.com.
Author: adroit_fisherman
Author-email: 1295284735@qq.com
Platform: Windows
Classifier: Development Status :: 2 - Pre-Alpha
Classifier: Natural Language :: Chinese (Simplified)
Classifier: Operating System :: Microsoft :: Windows :: Windows 10
Classifier: Operating System :: Microsoft :: Windows :: Windows 11
Classifier: Programming Language :: C++
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.11
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.10
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.9
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.8
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.7
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.6
Classifier: Topic :: Utilities
Requires-Python: >=3.6
Description-Content-Type: text/markdown

# GpuCalculateTools
GpuCalculateTools是一个基于GPU并行化技术开发的python包。它旨在提升数据的运算效率，提供了许多高效运算的算子、模块和函数等等。目前该包正在开发完善中，且仅支持英伟达系列显卡（因为笔者的显卡就是1660ti的）。后续可能会兼容更多的显卡类型。敬请期待。
## 版本更新浏览
1. 修改了nvcc编译器的编译选项。
2. 添加了对不同python版本的支持。
3. 支持在conda虚拟环境中运行。
4. 修改了系统路径的查询逻辑。
## 如何安装该程序
在安装此程序前确保您的设备安装nvcc编译器。nvcc编译器可以通过访问[英伟达下载官网](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)进行下载。下载安装后需要找到cudaToolkit的根目录，然后在系统路径配置CUDA_HOME环境变量。
## 如何使用GpuCalculateTools查看设备的运行参数？
通过使用get_device_prop函数可以获取显卡的运行参数，包括显卡的名称、计算能力系数、显存大小等等。该函数参数为dev_no，dev_no表示显卡的序号。如果设备中包含多个显卡，可以通过get_device_count函数获取显卡的数量，然后根据序号获取指定显卡的详细信息。
## 如何在指定显卡运行程序？
通过使用set_device函数指定某一个显卡运行程序。该函数参数为dev_no，dev_no表示显卡的序号。

