NVIDIA Jetson Xavier NX部署VINS-fusion-GPU

在我的 Fedora 19 机器上运行使用 Qt 4 7 的应用程序时 我从应用程序中收到以下错误 libGL screen 0 does not appear to be DRI2 capable libGL OpenDriver try

全局内存写入在 CUDA 中是否被视为原子操作 考虑以下 CUDA 内核代码 int idx blockIdx x blockDim x threadIdx x int gidx idx 1000 globalStorage gidx so

我有一个 OpenCL 内核 用于计算系统中其他粒子对某个粒子施加的总力 然后是另一个积分粒子位置 速度的内核 我想在多个 GPU 上并行化这些内核 基本上为每个 GPU 分配一定数量的粒子 但是 我必须多次运行该内核 并且每个 GPU 的

我正在研究如何将每行可变宽度的 2D 数组复制到 GPU 中 int rows 1000 int cols int host matrix malloc sizeof int rows int d array int length Each

For the NVIDIA GEFORCE 940mx GPU Device Query shows it has 3 Multiprocessor and 128 cores for each MP 每个多处理器的线程数 2048 所以

我正在使用 lwjgl 开发一个 java 游戏 它是 OpenGL 实现 从来没有任何问题 直到我与一位使用 NVIDIA 而不是 AMD 的同事交换它 突然它在 AMD 上工作的线路上崩溃 但它只在代码中的那个点崩溃 这是最磨损的部分

我正在尝试让 nvidia docker 在我的 centos7 系统上运行 cat etc systemd system docker service d override conf Service ExecStart ExecStart

我尝试使用 MSVS2012 CUDA5 5 Thrust 1 7 编译此代码 include

我正在使用 GLFW3 创建上下文 我注意到GLFW SRGB CAPABLE属性好像没有什么影响 无论我将其设置为什么 我总是会在以下情况下获得 sRGB 转换 GL FRAMEBUFFER SRGB已启用 我的理解是 当GL FRAME

这是在 Windows 10 计算机上 没有连接到 Nvidia 卡的显示器 我已经包含了 nvida smi 的输出 显示 gt 5 04G 可用 这是张量流代码 要求它分配的内存比我之前看到的稍多一些 我希望它尽可能接近内存分数 1 0

我读到可以使用内核启动来同步不同的块 即 如果我希望所有块在继续操作 2 之前完成操作 1 我应该将操作 1 放在一个内核中 将操作 2 放在另一个内核中 这样 我就可以实现块之间的全局同步 然而 cuda c 编程指南提到内核调用是异步的

我已经在我的机器 Ubuntu 16 04 上安装了 CUDA 和 CUDNNtensorflow gpu 使用的版本 CUDA 10 0 CUDNN 7 6 Python 3 6 张量流 1 14 这是输出nvidia smi 显示显卡配

我有下面所示的简单代码 它什么也不做 只是使用流将一些数据从主机复制到设备 但在运行 nvprof 后我很困惑 因为 cudamemcpyasync 确实是异步的并且对流的理解 include

我有一个带有 OpenGL 窗口的 SDL2 应用程序 它表现良好 当它运行时 该应用程序与我的 60Hz 显示器同步 并且我看到该应用程序的 CPU 使用率为 12 到目前为止 一切都很好 但是 当我通过从深度缓冲区 绘制后 读取单个 深

我将张量流与 Titan X GPU 一起使用 并且我注意到 当我运行 CIFAR10 示例时 Volatile GPU utilization稳定在 30 左右 而当我训练自己的模型时 Volatile GPU utilization远非

我是 OpenCL 新手 在配备 Intel R HD Graphics 4000 运行 Windows 7 的 Core i5 计算机上工作 我安装了支持 OpenCL 的最新 Intel 驱动程序 GpuCapsViewer 确认我有

我在主机代码中使用 cuFFT 库调用 它们工作正常 但我想从内核调用 cuFFT 库 早期版本的 CUDA 没有这种支持 但是有了动态并行性 这可能吗 如果有任何关于如何实现这一目标的示例 那就太好了 尽管在 Kepler cc 3 5

我试图对 Java 流 API 中惰性求值的应用形成一个简洁而连贯的理解 目前我的理解是这样的 元素仅在需要时才被消耗 即流是惰性的 并且中间操作是惰性的 例如过滤器 仅在需要时进行过滤 中间操作可以融合在一起 如果它们是无状态的 短路操作

我正在尝试复制到恒定内存 但我不能 因为我对 cudaMemcpyToSymbol 函数的用法有误解 我正在努力追随this http developer download nvidia com compute cuda 4 1 rel t

我正在尝试在全局内核中调用设备内核 我的全局内核是矩阵乘法 我的设备内核正在查找乘积矩阵每列中的最大值和索引 以下是代码 device void MaxFunction float Pd float max int x threadIdx