CUDA单独编译时的推力错误
当我尝试编译CUDA并启用可重定位设备代码（-rdc = true）时，我遇到错误。我使用Visual Studio 2013作为编译器与CUDA 7.5。下面是一个显示错误的小例子。为了说明，下面的代码运行正常，当-rdc = false，但是当设置为true时，错误出现。 错误简单地说：CUDA错误11 [ \\ cuda \detail\cub\device\dispatch/ dev
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其它硬件开发
如何在我的ATI上开发CUDA应用程序，稍后在NVIDIA上执行
我的电脑有一个ATI图形卡，但我需要编码一个我已经在CUDA中的算法，以关联的过程。这是可能吗？如果是的话，任何人都有任何链接或教程从设置我的IDE编码一个简单的图像处理或传递图像。我也考虑过OpenCL，但我没有找到任何信息如何做任何事情。 解决方案 部分 我也考虑过OpenCL，但我没有找到任何信息。 检查此NVIDIA网站： http://developer.nvidi
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CUDA数组减少
我知道有多个问题类似于这个已经回答了，但我已经无法拼凑任何非常有用的他们，除非我可能不正确的索引的东西。 我试图对输入向量A执行顺序寻址简化到输出向量B. 完整代码可在这里 http://pastebin.com/7UGadgjX ，但这是内核： __ global__ void vectorSum（int * A，int * B，int numElements）{ exte
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如何在不将指针声明为volatile的情况下实现CUDA全局内存一致性？
我会先做一些情境化。我试图在CUDA中使用deques实现非阻塞工作窃取方法。 deques（aDeques）在全局存储器中的块分段数组中，并且popWork（）设备函数具有弹出工作以进给线程的目的。除了全局deques，每个块在共享内存（aLocalStack）有一个堆栈，它可以在本地工作。流行发生在3个级别。第一次尝试是在共享堆栈中，第二次尝试是在deque拥有的块和第三次尝试是工作窃取其他d
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错误的结果cufft 3D就地
我写，因为我面对的问题与袖口3D转换就地，而我没有问题的外部版本。我试图关注Robert Crovella的回答这里，但是我没有获得正确的结果，当我做FFT + IFT。 这是我的代码： #include #include #include #include #includ
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CUDA未指定的启动失败错误
我有以下代码 http://pastebin.com/vLeD1GJm ，它可以正常工作，但如果我增加： #define GPU_MAX_PW 100000000 到： #define GPU_MAX_PW 1000000000 然后我收到： frederico @ zeus： 〜/ Dropbox / coisas / projet
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在CUDA中实现用于RDF三元组的大的布尔稀疏矩阵（可能具有1000万条目）
我正在寻找一个合适的矩阵格式来表示一个非常大的布尔稀疏矩阵（只包含0和1）在CUDA。我一直在阅读 CUSPARSE文档，并找到了几种格式，如压缩稀疏行（CSR），压缩稀疏列（CSC）等。由于矩阵非零元素都是1，哪个特定格式应该是完美的选择？矩阵中的操作基本上是基于某些条件将0转换为1的写操作。主要目的是查询特定行中每个1的（row，col）对的矩阵。欢迎对矩阵格式和搜索效率的任何洞察。 @
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Can'Thrust'可以在设备上生成随机数
有人知道CUDA库'Thrust'是否可以在设备上生成随机数字？我从示例代码中看到它可以在主机上做它...但是这对我没有好处。提前提醒 Jack 解决方案 是的，Thrust有设备随机生成器。查看Thrust小组提供的 Monte Carlo 示例。
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使芯片上的CUB blockradixsort完全？
我正在阅读CUB文档和示例： #include //或等效地 __global__ void ExampleKernel（...） { //为128个拥有4个整数项的线程专门化BlockRadixSort typedef cub :: BlockRadixSort
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CUDA中的Floyd-Warshall算法
这是我想在CUDA中并行执行的顺序代码。 / * 顺序线程）CPU上的APSP。 * / void floyd_sequential（int * mat，const size_t N） { for（int k = 0; k for（int i = 0; i for（int j = 0; j { int i0 = i * N + j; int i1 = i * N
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Dot产品在CUDA使用原子操作 - 得到错误的结果
我试图在CUDA中实现点积，并将结果与MATLAB返回的结果进行比较。我的CUDA代码（基于本教程）如下： #include #define N（2048 * 8） #define THREADS_PER_BLOCK 512 #define num_t float //内核 - DOT PRODUCT __global__ void do
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SVO渲染：OpenGL还是自定义渲染器？
我计划创建一个Sparce Voxel Octree（SVO）引擎，并且使用openGL来渲染每个小的多维数据集或者在汇编和编写我自己的渲染器。如果我打算做后者，我不确定如何绘制像素到屏幕（我在Mac，10.8）。什么图形上下文/窗口系统将是这个的首选方法（不是X，我有我的问题X的问题在我的Mac上）。 引擎将需要能够绘制至少50.000个立方体（我将使用opencl / cuda来帮助并行
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在Ubuntu 12.04上构建支持CUDA的openMPI找不到cuda.h
我在Ubuntu 12.04上构建了openMPI 1.8.5，并安装了CUDA 6.5并使用默认样本进行测试。我打算在具有以下配置的单个节点上运行： Dell Precision T7400 双Xeon X5450 Nvidia GT730 / Tesla C1060 发出的配置命令为 $ ./configure --prefix = / usr --with-c
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GPGPU：在warp中有一个共同的PC的结果
我在一本书中读到，在波前或扭曲中，所有线程都共享一个公共程序计数器。那么它的后果是什么呢？为什么这么重要？ 解决方案 NVIDIA GPU一次执行32个线程，而AMD GPU在时间（波阵面）执行64个线程。控制逻辑，读取和数据路径的共享减少了面积，并增加了perf / area和perf / watt。 为了利用设计编程语言，开发人员需要了解如何合并内存访问以及如何管理控制流分歧。如
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OpenGL + CUDA互操作 - 图像不显示在窗口中
背景：我使用OpenCV从磁盘读取图像，使用CUDA将其传递到GPU，现在，我试图让OpenGL渲染图像。 我没有在这里使用GLUT，因为我编译我的代码，并得到32位Windows创建一个新窗口，我将渲染图像。现在，当我将 flipped.data 传递给 glTexImage2D（）函数。但是，当我使用CUDA + OpenGL时，没有渲染同一个图像。 我的实际图片大于目前的图片。我
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CUDA全球障碍 - 开普勒而不是费米
以下全局屏障适用于Kepler K10而不是Fermi GTX580： __ global__ void cudaKernel（float * ref1，float * ref2，int * lock，int time，int dim）{ int gid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; int lid = threadIdx.x;
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使用CUDA __shfl_down函数查找数组中的最小值及其索引
我正在写一个函数，它将使用CUDA找到最小值和找到一个1D数组的值的索引。 我开始通过修改还原代码来找到1d数组中的值的和。代码适用于和函数，但我不能得到它的工作寻找最小。 实际的函数在下面，在测试示例中，数组大小是所以，我使用随机减少部分。问题是每个块的g_oIdxs中的输出值（给出索引），并且每个块的g_odata（给出最小值）与普通连续CPU代码相比是错误的。 当我在主机中
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Cuda内核与减少 - 逻辑错误的点积的2矩阵
我刚刚开始与CUDA，我试图包装我的大脑的CUDA减少算法。在我的情况下，我一直在试图得到两个矩阵的点积。但我得到了正确的答案只有矩阵2。对于任何其他大小的矩阵，我错了。 这只是测试，所以我保持矩阵大小很小。只有大约100所以只有1块将适合所有。 任何帮助将非常感谢。非常感谢！ 以下是正式代码 float * ha = new float [n]; // matrix a
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如何标记一个函数从主机和设备可调用？
我有很多常用函数，如 swap ， min ， max 解决方案 您可以从主机和设备上调用它们在函数声明之前使用 __ host __ __ device __ ，如： __ host__ __device__ int min（int A，int B）{return（A
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在CUDA中使用clock（）函数
我有一个简单的内核，我使用clock（）计时。 我在 所以我使用了 clock_t start = clock（）; （同样停止）来计时。在编译时，我得到以下错误： tex1.cu（14）：error：明显调用的括号之前的表达式必须有-to-）function type` 我缺少一个头文件或编译器选项？ 此外，我尝试使用CUDA计时器（ cudaEvent_t star
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