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NVIDIA Jetson环境VSCode安装记录,前期失败问题在于英伟达使用的是arm64架构
1 安装失败及原因探索 1 1 报错 Unable to install code The following packages have unmet dependencies 搜索一个链接就开始上手 Ubuntu 22 04安装Visua
Linux
VSCode
英伟达
NVIDIA
Jetson
没有 GPU 的系统上的 CUDA [重复]
这个问题在这里已经有答案了 我的系统中没有安装 GPU 卡 我想知道是否有任何方法可以在我的无 GPU 笔记本电脑上使用 CUDA 进行编码并访问 CUDA 库 是的 您可以使用 CUDA 模拟器 例如 https code google
CUDA
GPU
NVIDIA
检测显示器是否关闭
我有一个信息亭类型的应用程序 如果液晶电视关闭 我需要收到通知 以便我可以惩罚某人 我正在运行带有 nVidia 显卡和 nVidia 驱动程序的 Ubuntu 10 10 电视通过 HDMI 插入 我看过了nvidia settings
Linux
monitor
NVIDIA
在 Python 中访问 GPU 硬件规格?
我想使用 Numba 或类似的 Python CUDA 包访问各种 NVidia GPU 规范 可用设备内存 二级缓存大小 内存时钟频率等信息 来自阅读这个问题 https stackoverflow com questions 48654
python
CUDA
GPU
NVIDIA
numba
使用 CUDA 进行行列式计算 [关闭]
Closed 这个问题正在寻求书籍 工具 软件库等的推荐 不满足堆栈溢出指南 help closed questions 目前不接受答案 是否有任何库或免费可用的代码可以计算a的行列式small 6x6 双精度矩阵完全在 GPU 上 这是计
CUDA
GPU
linearalgebra
GPGPU
NVIDIA
glReadPixels() 会消耗单个核心的所有CPU周期
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
OpenGL
NVIDIA
cpuusage
sdl2
glReadPixels
什么是 CUDA 上下文?
谁能解释一下或者给我推荐一些关于什么是 CUDA 上下文的好资料 我搜索了 CUDA 开发者指南 但对它并不满意 任何解释或帮助都会很棒 cuda API 公开了有状态库的功能 两个连续的调用彼此相关 简而言之 上下文就是它的状态 The
CUDA
NVIDIA
cudacontext
修复 Nvidia 和 AMD 的 GLSL 着色器
我在让 GLSL 着色器在 AMD 和 Nvidia 硬件上工作时遇到问题 我并不是在寻求修复特定着色器的帮助 而是寻求如何避免出现这些问题 是否可以检查着色器是否可以在 AMD Nvidia 驱动程序上编译 而无需在具有相应硬件的计算机上
OpenGL
GLSL
Shader
NVIDIA
cudamemcpyasync 和流行为理解
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
CUDA
NVIDIA
为什么 Cuda/OpenCL 的全局内存中不存在库冲突?
我还没有弄清楚并且谷歌没有帮助我的一件事是 为什么有可能与共享内存发生银行冲突 但在全局内存中却没有 银行与寄存器会存在冲突吗 UPDATE哇 我真的很感谢 Tibbit 和 Grizzly 的两个回答 看来我只能给一个答案打绿色复选标记
CUDA
opencl
NVIDIA
bankconflict
Cuda char* 变量赋值
这是本文所选答案的后续问题 cuda程序的输出不是预期的 https stackoverflow com questions 6561005 output of cuda program is not what was expected 6
CUDA
NVIDIA
Tensorflow:GPU 加速仅在首次运行后发生
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
python
tensorflow
GPU
NVIDIA
cuda内核调用是同步还是异步
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
NVIDIA
CUDA
CUDA 中的块间同步
我为这个问题搜索了一个月 我无法同步 CUDA 中的块 我读过很多关于atomicAdd 合作组等的文章 我决定使用一个全局数组 这样一个块就可以在全局数组的一个元素上写入 写入之后 块的线程将等待 即陷入 while 循环 直到所有块都写
parallelprocessing
CUDA
NVIDIA
GPU
强制 Windows 视频驱动程序重新加载。有可能吗?
某些驱动程序在启动时加载时使用注册表中写入的参数来配置自身 我可以修改这些值然后重新启动 但我想知道是否可以强制重新加载驱动程序 使更改在不重新启动的情况下生效 具体来说 我正在谈论视频驱动程序 nvidia 我在某处读到 通过 pINvo
c
Windows
video
Driver
NVIDIA
Linux - 在 Nouveau 驱动程序上运行 Android 模拟器
Linux Debian Sid x64 内核 4 14 Nvidia GPU 我无法在开放的 Nouveau 驱动程序上运行 Android 模拟器 我没有可以发布任何错误消息 只是分段错误 当我选择软件渲染时 它可以工作但无法使用 运行
Linux
androidemulator
segmentationfault
NVIDIA
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