由于没有libnvidia编码，因此正在运行NVENC sdk示例会出错
当我要在centos 6.4上制作nvEncodeApp NVENC SDK示例时，出现此错误: /usr/bin/ld: cannot find -lnvidia-encode 当我选中Make file时，此库的路径在这里: -L/usr/lib64 -lnvidia-encode -ldl 我检查了/usr/lib64，但是那里没有任何libnvidia编码: 该库
..
gpu-programming相关内容
nvEncodeApp成功制作但正在运行:CNVEncoder.cpp:1282 code = 15处的NVENC错误(使用了无效的结构版本).
我成功制作了nvEncodeApp，但是运行它时，我的输出是这样 ./nvEncoder -infile=HeavyHandIdiot.3sec.yuv -outfile=outh.264 -width=1080 -height=1080 > NVEncode configuration parameters for Encoder[0] > GPU Device ID
..
如何在GPU上运行预测?
我正在使用h2o4gpu，我设置的参数是 h2o4gpu.solvers.xgboost.RandomForestClassifier model. XGBClassifier(base_score=0.5, booster='gbtree', colsample_bylevel=1, colsample_bytree=1.0, gamma=0, learning_rate=0.1, ma
..
GPU没有在Julia集计算中提高性能
我正在尝试比较CPU和GPU的性能.我有 CPU:英特尔®酷睿™i5 CPU M 480 @ 2.67GHz×4 GPU:NVidia GeForce GT 420M 我可以确认GPU已配置并且可以在CUDA上正常使用. 我正在实现Julia集计算. http://en.wikipedia.org/wiki/Julia_set 基本上对于每个像素，如果坐标在集合中，它将被涂成红
..
CUDA .ptx文件可移植吗?
我正在研究 cudaDecodeD3D9示例以了解CUDA的工作原理，并在编译时从.cu文件生成.ptx文件.就目前为止，据我了解，该.ptx文件是一个中间表示，可以针对任何特定GPU进行即时编译.该示例使用类cudaModuleMgr通过cuModuleLoadDataEx加载此文件. .ptx文件为文本格式，我可以看到它的顶部是机器上的一堆硬编码路径，包括用户文件夹，即:
..
什么是GPU上的相干内存?
我一次也没有迷失在 的术语“非连贯"和“连贯"记忆中 与图形编程有关的技术论文.我一直在寻找简单明了的解释，但是发现大部分此类的“硬核"论文.我很高兴收到外行的关于GPU架构上实际上是什么一致性内存以及如何将其与其他(可能是非一致性)内存类型进行比较的风格答案. 解决方案 内存就是内存.但是不同的事物可以访问该内存. GPU可以访问内存，CPU可以访问内存，也许还可以访问其他硬件位.
..
CudaMallocManaged是否在设备上分配内存？
我正在使用统一内存来简化对CPU和GPU上数据的访问。据我所知，cudaMallocManaged应该在设备上分配内存。我编写了一个简单的代码来检查： #define TYPE float #define BDIMX 16 ＃定义BDIMY 16 #include #include #include __glo
..
如何使用CUDA选择GPU？
我有一台带有2个GPU的计算机；我写了一个CUDA C程序，我需要以某种方式告诉我我想只在2个图形卡中的1个上运行它。我需要输入什么命令，应该如何使用？我相信与 cudaSetDevice 相关的某种方式，但是我真的找不到如何使用它的方法。 解决方案 从文档 cudaSetDevice ，但让我提供以下代码段。 bool IsGpuAvailable（） { int devic
..
从主机到设备的CUDA传输2D阵列
我主要是2D矩阵。我要从主机转移到设备。您能告诉我如何分配内存并将其传输到设备内存吗？ #define N 5 __global__ void kernel（int a [N] [N]）{ } int main（void）{ int a [N] [N]; cudaMalloc（？）; cudaMemcpy（？）; kernel>>（？）; }
..
如何衡量GPU与CPU的性能？哪些时间测量功能？
客观比较CPU和GPU性能需要使用哪些库或函数？为了准确评估，应该警告哪些 caveat ？ 我使用具有计算功能 2.1 的设备的Ubuntu平台并使用CUDA 5工具包。 解决方案 我正在使用以下 CPU -返回tic和toc之间的微秒，分辨率为2毫秒 #include #include struct tim
..
使用CUDA模拟管道程序
说我有两个数组 A 和 B 和一个 kernel1 通过将两个数组分成不同的块，对两个数组进行一些计算（例如，向量加法），并将部分结果写入 C 。 kernel1 然后继续执行此操作，直到处理完数组中的所有元素为止。 unsigned int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; unsigned int gridSize = block
..
有关CUDA中从块到SM分布的详细信息的问题
让我以具有1.3计算能力的硬件为例。 有30个SM。然后最多可以同时运行240个块（考虑到寄存器和共享内存的限制，对块数的限制可能要低得多）。超过240的那些块必须等待可用的硬件资源。 我的问题是，何时将超过240的那些块分配给SM。完成前240个模块中的一些块之后？还是当前240个块中的所有完成时？ 我写了这样的一段代码。 ＃include ＃inc
..
使用cudaMemcpy时出现奇怪的错误：cudaErrorLaunchFailure
我有一个CUDA代码，其工作方式如下： cpyDataGPU-> CPU 而（nsteps）{ cudaKernel1 function1（）; cudaKernel2 } cpyDataGPU-> CPU function1是这样的： function1 { cudaKernel3
..
cudaMemcpyToSymbol性能
我有一些函数可以在恒定设备内存中加载变量并启动内核函数。 我注意到一个函数第一次在常量内存中加载变量需要0.6秒，但是下一次在常量内存中加载非常快（0.0008秒）。 无论哪种功能是主要功能，这种行为都会发生。 下面的代码示例： __constant__ double res1; __global__kernel1（...）{...} void function1（）
..
使用CUDA Profiler nvprof进行内存访问
我正在使用nvprof来获取以下CUDA代码的全局内存访问次数。内核中的负载数为36（访问d_In数组），内核中的存储数为36 + 36（用于访问d_Out数组和d_rows数组）。因此，全局内存加载的总数为36，全局内存存储的数量为72。但是，当我使用nvprof CUDA探查器对代码进行探查时，它将报告以下内容：（基本上，我想计算对全局内存访问的计算（CGMA）比率） 1 gld_tr
..
如何理解“ warp中的所有线程同时执行相同的指令”。在GPU中？
我正在阅读专业CUDA C编程，然后在 GPU体系结构概述部分： CUDA采用单指令多线程（SIMT）架构来管理和以32个称为warp的组执行线程。线程束中的所有线程同时执行同一条指令。每个线程都有其自己的指令地址计数器和寄存器状态，并根据自己的数据执行当前指令。每个SM将分配给它的线程块划分为32个线程扭曲，然后调度在可用硬件资源上执行。 SIMT体系结构类似于SIMD（单指令，多数
..
CUDA GPU是按位置选择的，但是如何将default设置为设备0以外的值？
我最近在家中的机器上安装了第二个GPU（Tesla K40），我的搜索建议第一个PCI插槽成为为CUDA作业选择的默认GPU。一个很棒的链接正在解释它，可以在这里找到： 默认GPU分配 我原来的GPU是TITAN X，也启用了CUDA，但实际上最适合单个精度计算，特斯拉更好地实现了双精度。对于该小组，我的问题是是否有办法将我的默认CUDA编程设备始终设置为第二个？显然，我每次都可以在代
..
为CUDA内核调用设置Visual Studio Intellisense
我刚刚开始CUDA编程，现在一切都很好，我的GPU可以识别。我在这里使用此非常有用的指南在Visual Studio中部分设置了Intellisense： http://www.ademiller.com/blogs/tech/2010/10/visual-studio-2010-adding -intellisense-support-for-cuda-c / 此处： http：//
..
如何包含标准CUDA库以与NVRTC代码链接?
具体地说，我的问题是我有需要运行的CUDA代码. NVRTC默认不包括此功能.大概然后在创建程序上下文(即对nvrtcCreateProgram的调用)时，我必须发送文件名(curand_kernel.h)以及curand_kernel.h的源代码?我觉得我不必这样做. 很难说；我还没有从NVIDIA找到一个例子，有人需要像这样的标准CUDA文件作为源，所以
..
CUDA中的块间同步
我已经搜索了一个月以解决这个问题.我无法在CUDA中同步块. 我已经阅读了许多有关atomicAdd，合作组等的文章.我决定使用全局数组，以便一个块可以在全局数组的一个元素上写.写完之后，一个块线程等待(即被困在while循环中)，直到所有块都写入全局数组为止. 当我使用3个块时，我的同步效果很好(因为我有3个SM).但是使用3个街区可让我占用12％的空间.因此，我需要使用更多的块，但
..