CUDA对应的NVIDIA驱动版本对照表

在 CUDA 6 0 中尝试托管内存给了我operation not supported打电话时cudaMallocManaged include cuda runtime h include

尝试运行 docker 命令 nvidia docker run d p 8888 8888 e PASSWORD 123abcChangeThis theano secure start notebook sh Then open you

我有一个应用程序 可以在用户系统上的 GPU 之间分配处理负载 基本上 每个 GPU 都有一个 CPU 线程来启动一个GPU处理间隔当由主应用程序线程定期触发时 考虑以下图像 使用 NVIDIA 的 CUDA 分析器工具生成 作为示例GPU

我已经搞砸了一段时间了 但似乎无法正确处理 我正在尝试将包含数组的对象复制到 CUDA 设备内存中 然后再复制回来 但当我遇到它时我会跨过那座桥 struct MyData float data int dataLen void copyT

我正在寻找 CUDA 上的排序算法 它可以对元素数组 A 双精度 进行排序 并返回该数组 A 的键 B 数组 我知道sort by keyThrust 库中的函数 但我希望元素数组 A 保持不变 我能做些什么 我的代码是 void sort

我已经分析了我的模型 似乎该内核约占我总运行时间的 2 3 我一直在寻找优化它的建议 代码如下 global void calcFlux double concs double fluxes double dt int idx blockI

我正在尝试使用新的cusolverDnSgesvdCUDA 7 0 用于计算奇异值的例程 完整代码如下 include cuda runtime h include device launch parameters h include

如果只有部分线程执行 syncthreads 会导致死锁吗 我有一个这样的内核 global void Kernel int N int a if threadIdx x

我想知道是否可以设置 CUDA 应用程序的最大 GPU 资源 例如 如果我有一个 4GB GPU 但希望给定的应用程序只能访问 2GB 如果它尝试分配更多 就会失败 理想情况下 这可以在进程级别或 CUDA 上下文级别上设置 不 目前没有允

这个问题在这里已经有答案了 我一直在寻找 cuda 中的模板化数学函数 但似乎找不到 在普通的 C 中 如果我调用std sqrt它是模板化的 并且将根据参数是浮点数还是双精度数执行不同的版本 我想要这样的 CUDA 设备代码 我的内核将真

我已经在 CUDA 中构建了一个基本内核来执行逐元素两个复向量的向量 向量乘法 内核代码插入如下 multiplyElementwise 它工作正常 但由于我注意到其他看似简单的操作 如缩放向量 在 CUBLAS 或 CULA 等库中进行了

我目前正在学习 CUDA 并正在做一些练习 其中之一是实现以 3 种不同方式添加矩阵的内核 每个元素 1 个线程 每行 1 个线程和每列 1 个线程 矩阵是方阵 并被实现为一维向量 我只需用以下命令对其进行索引 A N row col 直觉

我使用的是 Visual Studio 2013 Windows 10 CMake 3 5 1 一切都可以使用标准 C 正确编译 例如 CMakeLists txt project Test add definitions D WINDOW

假设我有一个与设备关联的活动 CUDA 上下文i 我现在打电话cudaSetDevice i 会发生什么 Nothing 主上下文取代了堆栈顶部 主上下文被压入堆栈 事实上 这似乎是不一致的 我编写了这个程序 在具有单个设备的机器上运行 i

我是 OpenCL 的新手 从昨天开始 我尝试使用 OpenCL 进行并行编程 而不是使用我更熟悉且以前体验过的 CUDA 现在我有 NVIDIA GTX 580 GPU Ubuntu Linux 12 04 操作系统和 CUDA SDK

这是一个关于编程的概念问题 总而言之 我有两个数组 向量 我需要对一个数组 向量进行排序 并将更改传播到另一个数组 向量中 这样 如果我对 arrayOne 进行排序 则对于排序中的每个交换 arrayTwo 也会发生同样的情况 现在 我知

我目前正在 CUDA 中编写蒙特卡罗模拟 因此 我需要生成lots使用随机数cuRAND图书馆 每个线程处理一个巨大的元素floatarray 示例中省略 并在每次内核调用时生成 1 或 2 个随机数 通常的方法 参见下面的示例 似乎是为每

我有一台 4 GPU 机器 在上面运行带有 Keras 的 Tensorflow GPU 我的一些分类问题需要几个小时才能完成 nvidia smi returns Volatile GPU Util which never exceeds

我已经设置了 CUDA 5 0 并且我的 CUDA 项目运行良好 但我不知道如何使用 Visual Profiler 分析我的 CUDA 项目 如何运行它 我还需要安装更多吗 又该如何做呢 我的电脑使用Window 7 64位 CUDA 5

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