使用CUDA 5.0时对cutil的依赖
当我运行 make 命令以符合Linux 64位下的CUDA程序时，会收到以下错误消息： 错误：cutil.h：没有这样的文件或目录 我发现一些答案，但没有一个有用。 在 makefile c $ c> CUDA_SDK_PATH ，但在CUDA入门指南中找不到有关SDK的任何有用信息： http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-get
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其它硬件开发
CUDA使用解释器还是编译器？
这是一个愚蠢的问题，但我想知道CUDA是否使用解释器或编译器？ 我想知道，因为我不太确定CUDA如何管理源代码在具有不同计算能力的两张卡上运行。 解决方案 维基百科： 程序员通过PathScale Open64 C编译器使用“C for CUDA”（C与Nvidia扩展和某些限制）。 所以，你的答案是：它使用编译器。 在多张卡片上投放（来源）： CUDA C /
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编译opencv与gpu cuda支持
我使用OpenCV 2.3.1与CUDA 4.0。 我已经安装了OpenCV 2.3.1通过CMAKE with WITH_CUDA标志。然后我编译的OpenCV解决方案在发布和调试模式，但仍然是当我使用 getCudaEnabledDevice 函数 CV :: GPU 它返回0.这意味着它没有检测到CUDA启用的设备。 似乎我做了一切正确，仍然发生了什么?? 任何人都可以建议
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CUDA功能和CUDA版本：兼容？
我有一台机器配有1.1计算能力的CUDA GPU。我想重新安装CUDA，我想我会用5.0; CUDA能力和CUDA版本之间是否有兼容性？在使用CUDA 5.0和C-C 1.1时，我会遇到麻烦。 GPU？ 感谢！ 解决方案 目前，向后兼容旧CUDA兼容硬件。因此，CUDA工具包将与计算1.1功能设备完美配合，但旧设备不支持该工具包中存在的许多功能。
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并发内核执行
是否可以从（主机）应用程序的不同线程启动内核，并让它们在同一GPGPU设备上并发运行？ 解决方案 编程指南 a href =“http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/3_1/toolkit/docs/NVIDIA_CUDA_C_ProgrammingGuide_3.1.pdf”rel =“nofollow”> http://dev
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使用nvcc从CUDA创建DLL
我想从一个CUDA代码（ kernel.cu ）创建一个.dll文件，以便从外部C程序中使用这个库。经过一些尝试，我只是在.cu文件中留下一个简单的C函数。代码如下： kernel.cu #include #include“kernel.h” void hello（const char * s）{ printf（“Hello％s\\\ ”，s）;
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高全局内存指令开销 - 不知道它从哪里来
我写了一个内核，计算给定的D维向量 q （存储在常量内存中）和数组 pts N向量（也是D维）。 内存中的数组布局使得前N个元素是所有N个向量的第一个坐标，然后是N个第二坐标的序列等等。 这里是内核： __ constant__ float q [20] __global__ void compute_dists（float * pt，float * dst， int
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“清洁” Visual Studio 2010 Express中的CUDA 5.5错误
我一直在使用Visual Studio 2010 Express进行我的CUDA相关开发。最近，我从CUDA 5.0升级到5.5。当我这样做，我发现了什么似乎是一个奇怪的bug：每当我去清理（或重建）我的VS项目，我得到一个错误与nvcc相关： nvcc：致命错误：nvcc找不到受支持的Microsoft Visual Studio版本。只支持版本2008,2010和2012
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为什么我的相当琐碎的CUDA程序错误与某些参数？
我做了一个简单的CUDA程序练习。它只是将数据从一个数组复制到另一个数组： import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit import numpy as np from pycuda.compiler import SourceModule ＃全局常量 N = 2 ** 20＃数组大小a a = np。 lin
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将数组的结构体数组加载到cuda上
我正在尝试创建一个数组结构的数组里面和加载到GPU上。我想我按照步骤正确做到这一点。 使用malloc在CPU上创建结构。 cudamalloc 数组到结构体。 使用cudamalloc在GPU上创建结构 将CPU结构复制到GPU结构。 当我运行这个代码，它会正确工作，只要我不改变值 p [i] .c [0] 。如果我删除 p [i] .c [0] = 3.3; 行，那么它输出预
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CUDA的内联PTX代码的语法
如Nvidia的Inline PTX Assembly文档中所述，使用内联汇编的语法是： asm（“temp_string”：“constraint”（output）：“constraint”（input）） ; 以下是两个示例： asm（“vadd.s32.s32.s32％0，％1.h0 ，％2.h0;“：”= r“（v）：”r“（a），”r“（b））; “as”（“vadd
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Cuda-gdb不停止在内核中的断点
Cuda-gdb服从所有我设置的断点，然后在编译时添加“-arch sm_20”标志。我不得不添加这个，以避免错误被抛出：'atomicAdd is undefined'（指向这里）。这是我当前的语句来编译代码： nvcc -g -G --maxrregcount = 32 Main.cu -o SW_exe （..including头文件...）-arch sm_20
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gputools：安装错误
我正在使用NVidia Tesla 2050 GPU卡设置新的Dell Precision工作站。我想安装R的包gputools。我的操作系统是带有KDE 4.4的openSuse 11.3。 我下载了NVidia的CUDA Toolkit 3.2并安装在/ usr / local / cuda中，我也下载了最新版本的CULA工具集（版本R10）并安装在/ usr / local / cul
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Cuda重用共享内存变量名
我有两个cuda内核运行，一个接一个： __ global__ void calculate_histo float * const d_logLuminance， unsigned int * d_histogram， float min_logLum， float lumRange， int numBins， int num_elements）{ extern __sh
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在CUDA中并行化，为每列分配线程
假设我有一个从MxN 2D矩阵转换的1D数组，我想并行化每个列，并做一些操作。 例如，如果我有一个3x3的矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 而且我想根据列＃添加列中的每个数字（因此第一列将添加1，第二列将添加2 ....），然后变为： 1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 2 5 + 2 6 + 2 7 +
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GPU卡在2秒后重置
我使用的NVIDIA geforce卡，如果我尝试运行一些CUDA程序，它会在2秒后出现错误。我阅读了此处，您可以使用 TDRlevel 键入 HKEY_LOCAL_MACHINE\System\CurrentControlSet\Control\GraphicsDrivers 。但是，我在注册表中没有看到任何这样的键。是否需要自己添加？有人遇到这个问题。如果是，你是如何解决的？感谢。 解决
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关于计划在cuFFT中的重用
这可能看起来像一个简单的问题，但 cufft 的用法对我并不是很清楚。 是：以下哪个实现是正确的？ 1） //循环调用 cufftPlan3d（plan1，x，y，z）; cufftexec（plan1，data1）; cufftexec（plan1，data2）; cufftexec（plan1，data3）; destroyplan（plan1）
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使用ifort对cublas函数的未定义引用（cuBLAS Fortran Bindings）
我有一个从前一个问题提供的示例cuBLAS Fortran绑定例程此处。我运行的是Ubuntu 13.10，IFORT 14.0.1和Cuda 5.5。代码如下： cublas.f 程序cublas_fortran_example implicit none 整数i，j c辅助函数 整数cublas_init 整数cublas_shutdown 整数cublas_all
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CUDA交叉编译错误！ cuda-gdb错误消息RSEG1058
我是新的在这个CUDA和并行计算工作人员，我有一个最近的问题。我有一个Ubuntu 12.04系统，主机和Jetson TK1作为目标。我使用Nsight Eclipse编写，编辑和编译算法。我使用SSH协议从主机连接TK1。 当我尝试一些文件传输操作时，它总是可以。但是，有时交叉编译过程糟透了，错误“连接到ubuntu@192.168.0.94被取消”，标题为“RSEG1058”。我不明白
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CUDA全球内存，在哪里？
我理解在CUDA的内存hierachy，我们有像共享内存，纹理内存，常量内存，寄存器和当然的全局内存，我们分配使用cudaMalloc（）。 我一直在搜索任何可以找到的文档，但我还没有遇到任何明确说明什么是全局内存。 我相信所分配的全局存储器在显卡本身的GDDR上，而不是与CPU共享的RAM，因为其中一个文档说明指针不能被主机侧取消引用。我是对吗？ 解决方案 全局内存是一个虚拟
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