gprmax gpu
时间: 2025-01-30 20:52:36 浏览: 52
### GPRMax GPU 加速配置与使用
为了在 GPRMax 中启用并有效利用 GPU 加速,需遵循特定的安装和配置流程。以下是详细的说明:
#### 安装必要的依赖项
确保已安装 NVIDIA 的 CUDA 工具包以及 cuDNN 库。这些组件对于实现 GPU 计算至关重要[^1]。
#### 配置环境变量
设置系统的 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 环境变量指向 CUDA 安装目录下的 bin 及 lib64 文件夹路径。这一步骤有助于操作系统识别所需的库文件位置[^2]。
#### 编译带有 GPU 支持的 gprMax 版本
下载源码后,在编译过程中指定 `USE_GPU=ON` 参数来构建支持 GPU 功能的应用程序版本。此操作通常涉及修改 CMakeLists.txt 或者直接通过命令行参数传递给 cmake 命令[^3]。
```bash
cmake .. -DUSE_GPU=ON
make
```
#### 使用 Python 调用带 GPU 加速的 gprMax
当完成上述准备工作之后,可以通过 Python API 来调用具备 GPU 加速特性的 gprMax 实例执行仿真任务。下面是一个简单的例子展示如何创建模型并启动计算过程:
```python
import os
from gprmax import api, model
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' # 设置可见设备ID为第一个GPU卡
api.init()
mymodel = model.Model()
# 添加几何结构和其他属性...
result = mymodel.run() # 启动模拟并将结果存储到 result 对象中
```
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