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用于计算邻居列表的最佳 GPU 算法
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
opencl
GPU
nearestneighbor
Tensorflow 训练期间 GPU 使用率非常低
我正在尝试为 10 类图像分类任务训练一个简单的多层感知器 这是 Udacity 深度学习课程作业的一部分 更准确地说 任务是对各种字体呈现的字母进行分类 数据集称为 notMNIST 我最终得到的代码看起来相当简单 但无论如何我在训练期间
python
deeplearning
GPU
tensorflow
CUDA Thrust 的多 GPU 使用
我想使用我的两张显卡通过 CUDA Thrust 进行计算 我有两张显卡 在单卡上运行对于两张卡都适用 即使我在 std vector 中存储两个 device vector 也是如此 如果我同时使用两张卡 循环中的第一个周期将起作用并且不
CUDA
GPU
GPGPU
Thrust
XGBoostError:[10:10:03] /workspace/src/tree/updater_gpu_hist.cu:1407:gpu_hist 中的异常:NCCL 失败
PROJECT Nvidia 开发者项目 https developer nvidia com blog gradient boosting decision trees xgboost cuda 在 Google Colab 环境中 MY
python
GPU
googlecolaboratory
NVIDIA
xgboost
如何在GPU支持下运行python代码
我创建了一个 Flask 服务 用于接受以相机 URL 作为参数的请求 用于在相机框架中查找对象 桌子 椅子等 我已经在 Flask 中编写了用于接受 POST 请求的代码 app route rest detectObjects meth
python
Flask
artificialintelligence
GPU
Tensorflow:Cuda 计算能力 3.0。所需的最低 Cuda 能力为 3.5
我正在从源安装tensorflow 文档 https www tensorflow org versions r0 10 get started os setup html installing from sources Cuda驱动版本
python
tensorflow
GPU
bazel
在没有 SurfaceView 的 Android 上获取 GPU 信息
在Android上 有没有一种方法可以在不创建SurfaceView的情况下获取GPU信息 我不想使用 OpenGL 绘制任何内容 但我只需要获取硬件信息 例如供应商 OpenGL ES 版本 可用扩展等 抱歉 我不知道如何在 Androi
Android
opengles
GPU
SurfaceView
有没有好的 GLSL 哈希函数?
所以我对这个问题的古老评论仍然得到了支持 GLSL rand 这一行代码的起源是什么 https stackoverflow com questions 12964279 whats the origin of this glsl rand
Math
GLSL
GPU
Numerics
具有 Cuda Thrust 的多个 GPU?
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
CUDA
GPU
Thrust
OpenCL 内核在 Nvidia GPU 上每个线程使用多少寄存器?
我的第一个问题是如何获取 Nvidia GPU 上 OpenCL 内核代码的寄存器使用信息 因为 nvcc 编译器给出了相同的使用信息nvcc ptxas options vCUDA 内核代码的标志 我还从 AMD GPU for Open
opencl
GPU
NVIDIA
TensorFlow的./configure在哪里以及如何启用GPU支持?
在我的 Ubuntu 上安装 TensorFlow 时 我想将 GPU 与 CUDA 结合使用 但我却停在了这一步官方教程 http www tensorflow org get started os setup md 这到底是哪里 con
python
GPU
NVIDIA
tensorflow
错误:分配具有形状的张量时出现 OOM
在使用 Apache JMeter 进行性能测试期间 我面临着初始模型的问题 错误 分配形状为 800 1280 3 和类型的张量时出现 OOM 通过分配器浮动在 job localhost replica 0 task 0 device
python3x
tensorflow
GPU
gunicorn
将 nvidia 运行时添加到 docker 运行时
我正在运行虚拟机GCP配备特斯拉 GPU 并尝试部署一个PyTorch基于应用程序使用 GPU 加速 我想让 docker 使用这个 GPU 可以从容器访问它 我设法在主机上安装了所有驱动程序 并且该应用程序在那里运行良好 但是当我尝试在
Docker
CUDA
GPU
nvidiadocker
GPU的编程语言有哪些
我读过一篇文章 指出 GPU 是超级计算的未来 我想知道在GPU上编程使用什么编程语言 OpenCL 是开放式跨平台解决方案 可在 GPU 和 CPU 上运行 另一个是 NVIDIA 为其 GPU 构建的 CUDA HLSL Cg 等少数几
programminglanguages
GPU
如何为 CUDA 内核选择网格和块尺寸?
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
performance
Optimization
CUDA
GPU
NVIDIA
如何读取 GPU 负载?
我正在编写一个程序 用于监控计算机的各种资源 例如CPU使用率等 我还想监控 GPU 使用情况 GPU 负载 而不是温度 using System using System Collections Generic using System
c
performance
GPU
videocard
错误:NVIDIA-SMI 失败,因为无法与 NVIDIA 驱动程序通信
NVIDIA SMI 抛出此错误 NVIDIA SMI 失败 因为无法与 NVIDIA 通信 司机 确保安装了最新的 NVIDIA 驱动程序并且 跑步 我清除了 NVIDIA 并按照提到的步骤重新安装了它here https askubun
Linux
Ubuntu
GPU
NVIDIA
CUDA - 将 CPU 变量传输到 GPU __constant__ 变量
与 CUDA 的任何事情一样 最基本的事情有时也是最难的 所以 我只想将变量从 CPU 复制到 GPUconstant变量 我很难过 这就是我所拥有的 constant int contadorlinhasx d int main int
CUDA
GPU
NV_path_rendering替代方案[关闭]
Closed 这个问题不符合堆栈溢出指南 help closed questions 目前不接受答案 我刚刚观看了 Siggraph 2012 的一个非常令人印象深刻的演示 http nvidia fullviewmedia com sig
OpenGL
GPU
Bezier
无法满足显式设备规范“/device:GPU:0”,因为没有匹配的设备
我想在我的 Ubuntu 14 04 机器上使用 TensorFlow 0 12 作为 GPU 但是 当将设备分配给节点时 我收到以下错误 InvalidArgumentError see above for traceback Canno
tensorflow
GPU
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