gprmax3.0安装、GPU加速cuda配置、通过python使用gprmax的问题一、安装过程二、通过NVIDIA CUDA使用GPU加速功能三、通过VS2026或VScode操纵gprmax本篇记录一下最新VS2026、Python3.14来使用gprmax3.0以供参考。一、安装过程1、直接去miniconda官网下载最新安装包点击此处跳转2、安装过程中会出现两个选项都勾上这样默认创建了其环境变量在系统-环境变量里可以看到如果没有可以手动配置3、更新conda。运行CMD输入以下命令conda update conda4、安装git并克隆gprMax仓库conda install git cd d:/mygprmax git clone https://github.com/gprmax/gprMax.git5、安装gprmax相关包需在CMD内切换到仓库目录cd d:/mygprmax/gprMax再执行conda env create -f conda_env.yml完事了就会显示下面的一段文字done # # To activate this environment, use # # $ conda activate gprMax # # To deactivate an active environment, use # # $ conda deactivate这里意思是以后每次想要使用gprmax可以在cmd里输入conda activate gprMax来激活使用输入conda deactivate来退出使用。6、安装microsoft visual c下载VS的安装工具在里面挑选自定义安装MSVC v143和 Windows 11 SDK。点击此处下载实际上就是安装visual studio然后在安装的时候选择安装C记得勾选上MSCV v143和Windows11 SDK就行。最近一次安装是2026年2月15日我安装的是VS2026MSCV v143和Windows11 SDK。7、安装gprmax首先用指令激活gprmax在安装路径输入conda activate gprMax分别执行下面两句命令python setup.py build python setup.py install8、验证安装是否成功下面这些命令需在激活gprmax状态下使用。python -m gprMax user_models/cylinder_Ascan_2D.in这会在D:\mygprmax\gprMax-master\user_models中生成cylinder_Ascan_2D.out文件再用下面命令打开python -m tools.plot_Ascan user_models/cylinder_Ascan_2D.out如果你看到这个图片说明你已经安装成功补充以上步骤可以在https://github.com/gprMax/gprMax的README中自行查看最新内容二、通过NVIDIA CUDA使用GPU加速功能1、下图是官方给出的测试数据可以看到在专业显卡的支持下加快FDTD的计算明显。注这里不建议没有独显只有核显的小伙伴使用这个功能可能还不如只用CPU计算来的快。另外也不建议单个模型较小的正演模拟使用在b-scan计算的切换过程中不如单CPU快。而对于模型较大的计算整体加速明显。2、安装CUDA 工具包点击此处下载正常情况下我们选择win10-643、下载完后解压到一个空文件夹这里选择自定义安装我们主要安装的就是cuda其他组件无需安装一般用不上已安装的视情况安装更新。安装位置自行选择。4、重启电脑让环境变量生效。5、激活gprmax在gprmax目录执行以下命令pip install pycuda6、将vc目录下的cl.exe所在目录加入环境变量中先找到所在位置然后将路径添加到环境变量中重启电脑生效。我的目录是D:\VS2019\VC\Tools\MSVC\14.29.30037\bin\Hostx64\x64若未执行上面操作使用gpu加速计算时会报错PyCUDA ERROR:The context stack was not empty upon module cleanup.三、通过VS或VScode操纵gprmax1、这里我用的编译器为vscode来写python代码使用时注意选择python解释器在VScode中选择解释器的步骤为快捷键CtrlshiftP然后输入PythonSelect interpreter然后选择对应的解释器
gprmax3.0安装、GPU加速cuda配置、通过python使用gprmax的问题一、安装过程二、通过NVIDIA CUDA使用GPU加速功能三、通过VS2026或VScode操纵gprmax本篇记录一下最新VS2026、Python3.14来使用gprmax3.0以供参考。一、安装过程1、直接去miniconda官网下载最新安装包点击此处跳转2、安装过程中会出现两个选项都勾上这样默认创建了其环境变量在系统-环境变量里可以看到如果没有可以手动配置3、更新conda。运行CMD输入以下命令conda update conda4、安装git并克隆gprMax仓库conda install git cd d:/mygprmax git clone https://github.com/gprmax/gprMax.git5、安装gprmax相关包需在CMD内切换到仓库目录cd d:/mygprmax/gprMax再执行conda env create -f conda_env.yml完事了就会显示下面的一段文字done # # To activate this environment, use # # $ conda activate gprMax # # To deactivate an active environment, use # # $ conda deactivate这里意思是以后每次想要使用gprmax可以在cmd里输入conda activate gprMax来激活使用输入conda deactivate来退出使用。6、安装microsoft visual c下载VS的安装工具在里面挑选自定义安装MSVC v143和 Windows 11 SDK。点击此处下载实际上就是安装visual studio然后在安装的时候选择安装C记得勾选上MSCV v143和Windows11 SDK就行。最近一次安装是2026年2月15日我安装的是VS2026MSCV v143和Windows11 SDK。7、安装gprmax首先用指令激活gprmax在安装路径输入conda activate gprMax分别执行下面两句命令python setup.py build python setup.py install8、验证安装是否成功下面这些命令需在激活gprmax状态下使用。python -m gprMax user_models/cylinder_Ascan_2D.in这会在D:\mygprmax\gprMax-master\user_models中生成cylinder_Ascan_2D.out文件再用下面命令打开python -m tools.plot_Ascan user_models/cylinder_Ascan_2D.out如果你看到这个图片说明你已经安装成功补充以上步骤可以在https://github.com/gprMax/gprMax的README中自行查看最新内容二、通过NVIDIA CUDA使用GPU加速功能1、下图是官方给出的测试数据可以看到在专业显卡的支持下加快FDTD的计算明显。注这里不建议没有独显只有核显的小伙伴使用这个功能可能还不如只用CPU计算来的快。另外也不建议单个模型较小的正演模拟使用在b-scan计算的切换过程中不如单CPU快。而对于模型较大的计算整体加速明显。2、安装CUDA 工具包点击此处下载正常情况下我们选择win10-643、下载完后解压到一个空文件夹这里选择自定义安装我们主要安装的就是cuda其他组件无需安装一般用不上已安装的视情况安装更新。安装位置自行选择。4、重启电脑让环境变量生效。5、激活gprmax在gprmax目录执行以下命令pip install pycuda6、将vc目录下的cl.exe所在目录加入环境变量中先找到所在位置然后将路径添加到环境变量中重启电脑生效。我的目录是D:\VS2019\VC\Tools\MSVC\14.29.30037\bin\Hostx64\x64若未执行上面操作使用gpu加速计算时会报错PyCUDA ERROR:The context stack was not empty upon module cleanup.三、通过VS或VScode操纵gprmax1、这里我用的编译器为vscode来写python代码使用时注意选择python解释器在VScode中选择解释器的步骤为快捷键CtrlshiftP然后输入PythonSelect interpreter然后选择对应的解释器
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