Tensorflow 因 CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 崩溃
我正在使用简单的 MINST 神经网络程序在 Windows 10 上运行 tensorflow-gpu.当它尝试运行时，遇到 CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 错误.谷歌搜索没有发现任何东西. I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_run
..
cublas相关内容
将指针数组复制到设备内存并返回(CUDA)
我正在尝试在我的玩具示例中使用 cublas 函数 cublasSgemmBatched.在本例中，我首先分配二维数组:h_AA, h_BB 大小为 [6][5] 和 h_CC 的大小为 [6][1].之后我将它复制到设备，执行 cublasSgemmBatched 并尝试将数组 d_CC 复制回主机数组 h_CC.但是，我在设备到主机复制时遇到错误 (cudaErrorLaunchFailure
..
CUDA 中的矩阵向量乘法:基准测试和表现
我正在用一些新的基准测试结果更新我的问题(我还重新表述了问题以更具体并更新了代码)... 我按照 CUDA C 编程指南 使用共享内存.先介绍一下我在 Jetson TK1(GPU:Tegra K1，计算能力 3.2)上所做的一些基准测试结果，并与 cuBLAS 进行比较: 在这里，我猜 cuBLAS 有一些魔力，因为它的执行似乎不受 A 的列数的影响，这反过来意味着沿着列存在某种并行
..
如何使用 CUBLAS 对复数执行 Hadamard 乘积?
我需要使用 NVidia CUBLAS 计算复数的两个向量(Hadamard 乘积)的元素乘法.不幸的是，CUBLAS 中没有 HAD 操作.显然，您可以使用 SBMV 操作来做到这一点，但在 CUBLAS 中它没有实现复数.我不敢相信 CUBLAS 无法实现这一目标.对于复数，还有其他方法可以使用 CUBLAS 实现吗? 我无法编写自己的内核，我必须使用 CUBLAS(或其他标准 NVID
..
使用 CUBLAS 例程在 GPGPU 上保留点积
我正在编写代码来使用点积的 CUBLAS 例程计算两个向量的点积，但它返回主机内存中的值.我只想使用点积在 GPGPU 上进行进一步计算.如何使值仅驻留在 GPGPU 上并将其用于进一步计算，而无需从 CPU 到 GPGPU 进行显式复制? 解决方案 你不能完全使用 CUBLAS. 根据 talonmies 的回答，从 CUBLAS V2 api (CUDA 4.0) 开始返回值可以是设备
..
cuBLAS argmin -- 如果输出到设备内存，会出现段错误?
在 cuBLAS 中，cublasIsamin() 给出单精度数组的 argmin. 这是完整的函数声明: cublasStatus_t cublasIsamin(cublasHandle_t handle, int n,const float *x, int incx, int *result) cuBLAS 程序员指南提供了有关 cublasIsamin() 参数的信息: 如
..
在 cuBLAS howto 中转置矩阵乘法
问题很简单:我有两个矩阵 A 和 B，它们是 M 乘 N，其中 M >> N.我想先对 A 进行转置，然后将其乘以 B (A^T *B)将其放入C中，即N乘N.我为A和B设置了所有内容，但是如何正确调用cublasSgemm而不返回错误的答案? 我知道 cuBlas 有一个 cublasOperation_t 枚举用于预先转换内容，但不知何故我并没有正确使用它.我的矩阵 A 和 B 以行优先
..
如何以最大性能标准化 CUDA 中的矩阵列?
如何有效地对 CUDA 中的矩阵列进行归一化? 我的矩阵以列为主，典型大小为 2000x200. 该操作可以用下面的matlab代码表示. A = rand(2000,200);A = exp(A);A = A./repmat(sum(A,1), [size(A,1) 1]); 这可以通过 Thrust、cuBLAS 和/或 cuNPP 有效地完成吗? 一个包含 4 个内核的
..
与 cublasIsamax 相比，thrust::max_element 慢 - 更有效的实现?
我需要一个快速有效的实现来查找 CUDA 中数组中最大值的索引.此操作需要执行多次.我最初为此使用了 cublasIsamax，但是，遗憾的是，它返回了最大绝对值的索引，这不是我想要的.相反，我使用的是thrust::max_element，但是与cublasIsamax 相比速度相当慢.我以以下方式使用它: //d_vector 是设备上指向向量开头的指针，包含nrElements 浮点数.推
..
CUDA 内核可以调用 cublas 函数吗?
我知道这听起来很奇怪，但这是我的场景: 我需要进行矩阵-矩阵乘法 (A(n*k)*B(k*n))，但我只需要计算输出矩阵的对角元素.我搜索了 cublas 库，但没有找到任何可以做到这一点的 2 级或 3 级函数.因此，我决定将 A 的每一行和 B 的每一列分配到 CUDA 线程中.对于每个线程(idx)，我需要计算点积“A[idx,:]*B[:,idx]"并将其保存为对应的对角线输出.现在
..
如何在 CUDA/cublas 中转置矩阵?
假设我在 GPU 上有一个维度为 A*B 的矩阵，其中 B(列数)是假设 C 风格的主要维度.CUDA(或cublas)中是否有任何方法可以将此矩阵转置为FORTRAN样式，其中A(行数)成为主要维度? 如果能在host->device传输过程中进行转置就更好了，同时保持原始数据不变. 解决方案 CUDA SDK 包括一个 矩阵转置，你可以看到这里的例子关于如何实现的代码，从简单的实
..
cublas 的 tensorflow 运行错误
当我在集群上成功安装 tensorflow 后，我立即运行 mnist demo 来检查它是否运行良好，但在这里我想到了一个问题.我不知道这是怎么回事，但看起来错误来自 CUDA python3 -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional我 tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] 在本地成功打开
..
如何以最高性能规范化 CUDA 中的矩阵列?
如何在 CUDA 中有效地规范化矩阵列? 我的矩阵是列优先存储的，典型的大小是2000x200. 操作可以用下面的matlab代码表示. A = rand(2000,200);A = exp(A);A = A./repmat(sum(A,1), [size(A,1) 1]); 这可以通过 Thrust、cuBLAS 和/或 cuNPP 有效地完成吗? 一个包含 4 个内核的快
..
Tensorflow 因 CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 而崩溃
我正在使用简单的 MINST 神经网络程序在 Windows 10 上运行 tensorflow-gpu.当它尝试运行时，会遇到 CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED 错误.谷歌搜索没有任何结果. I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\core\common_runt
..
CUDA-CUBLAS:解决许多(3x3)密集线性系统的问题
我正在尝试使用CUDA 10.1解决大约1200000线性系统(3x3，Ax = B)，尤其是使用CUBLAS库.我从此帖子[有用！]/a>，然后在统一内存版本中重新编写建议的代码.该算法首先使用cublasgetrfBatched()执行LU分解，然后连续两次调用cublastrsm()来求解上三角三角形系统或下三角三角形系统.该代码附在下面.它最多可以正确处理大约10000个矩阵，在这种情况下
..
在"/tmp/tmpxft_0000120b_0000000-10_my_program"中对"cublasCreate_v2"的未定义引用
我尝试使用NVIDIA Tesla P100图形卡(Ubuntu版本16.04)上的CUDA 9.0工具包编译代码，并且代码中使用了CUBLAS库.为了进行编译，我使用以下命令来编译"my_program.cu" nvcc -std = c ++ 11 -L/usr/local/cuda-9.0/lib64 my_program.cu -o mu_program.o -lcublas 但是
..
是否可以从CUDA 10.1内核中调用cuBLAS或cuBLASLt函数?
关于CUDA 10.1 我正在对几何网格进行一些计算，每个网格的每个面都进行了大量的独立计算.我运行一个CUDA内核，该内核会为每张面孔进行计算. 计算涉及一些矩阵乘法，因此我想使用cuBLAS或cuBLASLt加快速度.由于我需要进行许多矩阵乘法(每张脸至少要进行两次)，所以我想直接在内核中进行.这可能吗? 看起来cuBLAS或cuBLASLt似乎不允许您从内核(__globa
..
CMake 3.11链接CUBLAS
我如何正确链接到 CMake 3.11 中的 CUBLAS ? 尤其是，我正在尝试为 解决方案 找到了将以下行添加到 CMakeLists 文件末尾的解决方案: target_link_libraries(mmul_2 -lcublas -lcurand)
..
cublasXt矩阵乘法在C ++中成功，在Python中失败
我正在尝试在Ubuntu Linux 16.04上的python 2.7.14中使用ctypess将CUDA 9.0中的 cublasXt * gemm 函数包装起来。这些函数接受主机内存中的数组作为它们的某些参数。我已经能够在C ++中成功使用它们，如下所示： #include #include #include“ cublasXt.h”
..
cuBLAS cublasSgemv“分段错误”
运行cublasSegmv时出现分段错误，我的GPU是K20Xm，这是我的代码。 float * a ，* x，* y; int NUM_VEC = 8; y =（float *）malloc（sizeof（float）*行* NUM_VEC）; a =（float *）malloc（sizeof（float）*行* cols）; x =（float *）malloc（si
..