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Linux
计算 Nvidia GPU 卡的 GFLOPS 时,假设每个核心有多少个线程?
我有兴趣获得在 GeForce GTX 550 Ti 上执行 1 个双精度 FLOP 所需的纳秒数 为了做到这一点 我遵循以下方法 我发现该卡的单精度峰值性能为 691 2 GFLOPS 这意味着双精度峰值性能将是它的 1 8 即 86 4
CUDA
GPU
NVIDIA
cuda:设备函数内联和不同的.cu 文件
两个事实 CUDA 5 0 允许您在不同的对象文件中编译 CUDA 代码 以便稍后链接 CUDA 架构 2 x 不再自动内联函数 像往常一样 在 C C 中 我实现了一个函数 device int foo in functions cu并将
CUDA
GPU
inline
NVIDIA
ptx
复制到 CUDA 常量内存时设备符号无效
我有几个图像处理应用程序的文件 由于在执行某些图像处理算法时图像的行数和列数不会改变 因此我试图将这些值放入常量内存中 我的应用程序看起来像 图像处理程序 constant int c rows constant int c cols if
CUDA
NVIDIA
nvidia-smi 易失性 GPU 利用率解释?
我知道nvidia smi l 1将给出每一秒的 GPU 使用情况 类似于以下内容 但是 我希望能得到关于什么的解释Volatile GPU Util真正意思 是使用的 SM 数量除以 SM 总数 还是占用率 还是其他什么 NVIDIA S
CUDA
NVIDIA
GPGPU
GPU
即使使用最新的驱动程序,Python pyopencl DLL 加载也会失败
我已经为我的 GPU 安装了最新的 CUDA 和驱动程序 我在 Win7 64 位上使用 Python 2 7 10 我尝试从以下位置安装 pyopencl a 非官方 Windows 二进制文件位于http www lfd uci edu
python
opencl
NVIDIA
pyopencl
Kepler 中的 L2 缓存
就引用局部性而言 L2 缓存在具有 Kepler 架构的 GPU 中如何工作 例如 如果一个线程访问全局内存中的某个地址 假设该地址的值不在二级缓存中 那么该值是如何缓存的 是暂时的吗 或者该地址的其他附近值是否也被带到二级缓存 空间 下图
caching
CUDA
GPU
NVIDIA
如何防止两个CUDA程序互相干扰
我注意到 如果两个用户尝试同时运行 CUDA 程序 它往往会锁定卡或驱动程序 或两者 我们需要重置卡或重新启动机器以恢复正常行为 有没有办法锁定 GPU 以便其他程序在运行时无法干扰它 Edit 操作系统是在服务器上运行的 Ubuntu 1
CUDA
locking
NVIDIA
CUDA 结果使用非常大的数组返回垃圾,但不报告错误
我正在创建一个测试程序 它将创建一个设备和一个大小的主机数组n然后启动一个内核来创建n将常量值 0 95f 分配给设备数组中的每个位置的线程 完成后 设备阵列将复制到主机阵列 并对所有条目进行总计并显示最终总计 下面的程序似乎对于高达 60
c
CUDA
NVIDIA
如何获取分配给多 GPU 节点上的 SLURM 作业的 GPU ID?
当我使用选项 gres gpu 1 向具有两个 GPU 的节点提交 SLURM 作业时 如何获取为该作业分配的 GPU ID 是否有用于此目的的环境变量 我使用的 GPU 都是 nvidia GPU 谢谢 您可以通过环境变量获取GPU id
GPU
NVIDIA
slurm
sbatch
无法在 1.1 版本中使用 1.2 标头编译 OpenCL 应用程序
我正在使用 Khronos Group 编写一个小型 hello world OpenCL 程序cl hpp适用于 OpenCL 1 2 和 nVidia 的 openCL 库 我的驱动程序和 ICD 支持 OpenCL 1 1 由于 nV
c
opencl
NVIDIA
分配给设备内存的 CUDA 全局(如 C 语言)动态数组
因此 我尝试编写一些利用 Nvidia CUDA 架构的代码 我注意到与设备进行复制确实损害了我的整体性能 因此现在我尝试将大量数据移动到设备上 由于这些数据被用于许多函数 我希望它是全局的 是的 我可以传递指针 但我真的很想知道在这种情况
CUDA
NVIDIA
Ubuntu18.04 下安装CUDA,cuDNN及pytorch-gpu版本过程
第一步 安装显卡驱动 首先添加ppa源 sudo add apt repository ppa graphics drivers ppa 更新一下 sudo apt get update 安装驱动 友情提示 如果BIOS有开启Secure
深度学习
Ubuntu
NVIDIA
CUDA
Pytorch
Linux-ubuntu系统查看显卡型号、显卡信息详解、显卡天梯图
本文将介绍如下内容 如何在ubuntu系统中查看显卡型号 其他文章大多只介绍了命令而未介绍如何对应显卡型号 在ubuntu系统中显卡详细信息 以及所代表的含义 显卡天梯图 2019年7月 一 查看显卡型号 1 查看显卡型号命令 lspci
NVIDIA
Linux
基于 Kintex-7 FPGA + Nvidia TX2 = 16通道高速ADC数据采集系统
在之前接触的设计中如果涉及要实现ADC采样的话 往往会从精度和速率来考虑对性能的影响 一般来说精度是固定的或有一个最大精度设置 但是采样速率的话 过快会造成采样不准确 往往会对整个设计的性能造成限制 所以一直期望有这样一个系统 可以实现高速
NVIDIA
转载:NVIDIA GPU结构
http blog itpub net 23057064 viewspace 629236 目前市场上的NVIDIA显卡都是基于Tesla架构的 分为G80 G92 GT200三个系列 Tesla体系架构是一块具有可扩展处器数量的处理器阵列
CUDA
NVIDIA
已解决-NVIDIA安装程序失败-win10
这个错误界面没截图 去别的地方盗过来一个 我的电脑显示cuda版本是11 0的 所以一直努力装11 0版本的 新电脑刚开始装的前几次还没问题 卸的次数多了报应就来了 一直报错 整的都快崩溃了 现在解决了 我装的是10 0版本的 把方法贴出来
NVIDIA
Ubuntu18.04——正确安装英伟达(NVIDIA)显卡驱动的一种简便方法
Ubuntu18 04 正确安装英伟达 NVIDIA 显卡驱动的一种简便方法 前提说明 1 打开软件和更新 附加驱动 选中下图所示项并点击应用更改 已经是的话 就不用更改 2 连上网络 打开终端 依次输入以下命令 3 退出终端 重新启动电脑
Ubuntu
Linux
NVIDIA
Ubuntu20.04 开机无法进入登陆界面,一致转圈圈解决方案
昨天把一个新的主机装了显卡驱动 cudnn没装完就关机走人了 今天早上一开机发现显示了这个 我没拍照片 这里盗用别的博主的照片了 搜了一下 本着能省则省的原则先从最简单的情况试起 怀疑是Lightdm出了问题 借用一下博主原话 是安装了li
Ubuntu
NVIDIA
运行 Triton 示例
安装 Triton Docker 镜像 在拉取镜像前 需要安装 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit 用以下命令拉取镜像 docker pull nvcr io nvidia tritonserver
NVIDIA
Triton
如何在 Ubuntu 20.04 上安装 Nvidia 驱动程序
本文介绍如何在 Ubuntu 20 04 上安装 NVIDIA 驱动程序 如果您的 Ubuntu 机器有 NVIDIA GPU 您可以选择开源驱动程序Nouveau以及 NVIDIA 的专有驱动程序 默认情况下 Ubuntu 使用 Nouv
NVIDIA
Ubuntu
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