CUDA对应的NVIDIA驱动版本对照表

CUDA NPP 库支持使用 nppiFilter 8u C1R 命令过滤图像 但不断出现错误 我可以毫无问题地启动并运行 boxFilterNPP 示例代码 eStatusNPP nppiFilterBox 8u C1R oDeviceS

这是一个关于如何确定CUDA网格 块和线程大小的问题 这是对已发布问题的附加问题here https stackoverflow com a 5643838 1292251 通过此链接 talonmies 的答案包含一个代码片段 见下文 我

我正在尝试确定 Microsoft C 异常的来源 test fft exe 中 0x770ab9bc 处的第一次机会异常 Microsoft C 异常 内存位置 0x016cf234 处的 cudaError enum 我的构建环境是 I

我遇到有趣而奇怪的问题 当我使用 GPU 启动 docker 容器时 它工作正常 并且我看到 docker 中的所有 GPU 然而 几个小时或几天后 我无法在docker中使用GPU 当我做nvidia smi在泊坞窗机器中 我看到这条消息

如何将 Thrust 与多个 GPU 一起使用 这只是使用 cudaSetDevice deviceId 的问题吗 然后运行相关的 Thrust 代码 使用 CUDA 4 0 或更高版本 cudaSetDevice deviceId 接下来

正如这里所说 如何减少 CUDA 同步延迟 延迟 https stackoverflow com questions 11953722 how to reduce cuda synchronize latency delay 等待设备结果有

给定 3D 中数千个点的集合 我需要获取落在某个截止值 以欧几里得距离而言 内的每个粒子的邻居列表 并且如果可能的话 从最近到最远排序 在 CUDA 或 OpenCL 语言中 哪种 GPU 算法最快 我所知道的最快的 GPU MD 代码之一

CUDA 计算能力 2 0 Fermi 全局内存访问通过 768 KB L2 缓存进行 看起来 开发人员不再关心全局内存库 但全局内存仍然非常慢 因此正确的访问模式很重要 现在的重点是尽可能多地使用 重用 L2 我的问题是 如何 我将感谢一

是否可以在内核内的 GPU 全局内存上动态分配内存 我不知道我的答案有多大 因此我需要一种方法为答案的每个部分分配内存 CUDA 4 0 允许我们使用 RAM 这是一个好主意还是会降低速度 可以在内核中使用 malloc 检查以下内容 摘自

最近 我使用Cuda编写了一个名为 正交匹配追踪 的算法 在我丑陋的 Cuda 代码中 整个迭代需要 60 秒 而 Eigen lib 只需 3 秒 在我的代码中 矩阵 A 是 640 1024 y 是 640 1 在每一步中 我从 A 中

如何在 Cuda 中的设备内存中分配和传输 往返于主机 2D 数组 我找到了解决这个问题的方法 我不必展平阵列 内置的cudaMallocPitch 函数完成了这项工作 我可以使用以下命令将阵列传输到设备或从设备传输阵列cudaMemcpy

我想使用 CUDA 在多个文件中并行搜索给定字符串 我计划使用 pfac 库来搜索给定的字符串 问题是如何并行访问多个文件 示例 我们有一个包含 1000 个文件的文件夹 需要搜索 这里的问题是我应该如何访问给定文件夹中的多个文件 应该动态

我正在尝试测量 GPU 上的峰值单精度触发器 为此我正在修改 PTX 文件以在寄存器上执行连续的 MAD 指令 不幸的是 编译器正在删除所有代码 因为它实际上没有做任何有用的事情 因为我没有执行任何数据的加载 存储 是否有编译器标志或编译指

我知道从 c 文件调用 cu 文件的方法 但现在我想从 C 头文件调用 cu 文件 有可能做到吗 如果是这样 我应该如何设置我的项目 请帮忙 这是一个有效的例子 file1 h int hello file2 h include

我需要从尖点库矩阵格式获取原始指针 例如 cusp coo matrix

有谁知道包含 cutil h 的 SDK 工具包在哪里 我尝试了 CUDA toolkits3 2 和 toolkits5 0 我知道这个版本已经不支持 cutil h 我还注意到一些提到的如何在 Linux 中包含 cutil h htt

我想达到同样的效果 gcc dM E lt dev null 如所描述的here https stackoverflow com q 2224334 1593077 但对于 nvcc 也就是说 我想转储所有 nvcc 的预处理器定义 唉 n

对于CUDA中简单的warp内线程发散 我所知道的是SM选择一个重新收敛点 PC地址 并在两个 多个路径中执行指令 同时禁用未采用该路径的线程的执行效果 例如 在下面的代码中 if threadIdx x lt 16 A do someth

嘿 我正在使用带有 CUDA 3 2 的 Visual Studio 2008 我正在尝试调试具有此签名的函数 MatrixMultiplication Kernel lt lt

我使用 pip 安装了 dlib 我的显卡支持 CUDA 但是在运行 dlib 时 它不使用 GPU 我在 ubuntu 18 04 上工作 Python 3 6 5 default Apr 1 2018 05 46 30 GCC 7 3