编译Cuda程序时出错
嘿，这个程序似乎很好，但我还是得到一个错误，一些建议？ 程序： #include“dot.h” #include #include #include int main（int argc，char ** argv） { int * a，* b，* c; int * dev_a，* dev_
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OpenCL FFT对Nvidia和AMD硬件？
我正在开发一个需要在Nvidia和AMD显卡上使用FFT的项目。我最初寻找一个可以同时工作的图书馆（认为这是OpenCL的方式），但我没有任何运气。 有人建议我将必须使用每个供应商的FFT实现，并编写一个包装器，选择在平台上做什么。我发现AMD的实现很容易，但实际上我正在使用Nvidia卡（这是更重要的一个为我的特定应用程序）。 只有Nvidia实现我可以找到的是CUFFT一个。有人知
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计算实现的带宽和触发器/ Gflops，并评估CUDA内核性能
大多数论文显示了翻牌/ Gflops并为其CUDA内核实现了带宽。我还读了关于stackoverflow的答案以下问题： 如何评估CUDA性能？ 如何计算内核的Gflops 在程序中计算FLOPS / GFLOPS - CUDA 如何计算CUDA内核实现的带宽 大多数东西似乎确定，但仍然不让我感觉舒服在计算这些东西。谁能写一个简单的CUDA内核？然后给出deviceQ
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为什么要使用CUDA驱动程序API而不是CUDA Runtime API？
为什么要使用CUDA驱动程序API，在这种情况下，我不能使用CUDA Runtime API（比Driver API更方便）？ 解决方案 运行时API比驱动程序API更高级的抽象，它通常更容易使用（性能差距应该是最小的）。驱动程序API是基于句柄的，并提供更高程度的控制。相反，运行时API更容易使用（例如，您可以使用 kernel>> 启动语法）。 “更高的控制度”意味着使用
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是GPU开普勒CC3.0处理器不仅是流水线架构，而且还是超标量？
在CUDA 6.5的文档中已经写道： http ：//docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#ixzz3PIXMTktb 5.2.3。多处理器级别 ... x，因为多处理器在一个时钟周期内发出 a 一对指令，用于在 a时间的四个warp，如Compute Capability 3.x中所述。 这是
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如何配置OpenCL在visual studio2010为nvidia的gpu在Windows？
我在ASUS笔记本电脑上在Wwindows 7操作系统上使用NVIDIA的GeForce GTX 480 GPU。我已经为CUDA 4.2配置了Visual Studio 2010。如何配置OpenCL为nvidia的gpu在visual studio 2010？ 可以通过任何方式使用“CUDA工具包（CUDA 4.2）”和“nvidia的gpu计算sdk”来编程OpenCL吗？如果是，那么
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是否可以将OpenCV GpuMat绑定为OpenGL纹理？
我找不到任何参考资料，除了： http://answers.opencv.org/question/9512/how-to-bind-gpumat-to-texture/ 它讨论了CUDA方法。 理想情况下，我想更新一个OpenGL纹理， cv :: gpu :: GpuMat 没有复制回CPU，并且没有直接使用CUDA（虽然我认为这可能是必要的，直到添加此功能）。 解决方
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OpenCL动态并行性/ GPU生成的线程？
CUDA 5 刚刚被释放，并且它具有从另一个GPU（主？）线程产生GPU线程的能力，最小化CPU和GPU之间的标注， 有什么计划支持OpenCL领域的GPU产生的线程？因为我不能选择封闭的标准（我的用户群是“everygamer”），我需要知道OpenCL何时准备好在这方面的黄金时间。 解决方案 OpenCL标准通常是CUDA的方式（除了设备分区功能），我猜这个功能将在一年内添加到O
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CUDA - 为什么基于warp的并行减速更慢？
我有一个关于基于warp的并行缩减的想法，因为一个warp的所有线程都是通过定义同步的。 所以想法是输入数据可以减少因子64（每个线程减少两个元素），而不需要任何同步。 与Mark Harris的原始实现相同，减少应用于块级，数据在共享内存上。 http://gpgpu.org/static/sc2007/SC07_CUDA_5_Optimization_Harris.pdf 我
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在GPU编程中使用条件语句时，工作项执行什么？
如果您的工作项目在波前执行，并且有一个条件，例如： if（x）{ ... } else { .... } 工作项执行什么？是这样的情况，其中波前中的所有工作项将执行第一分支（即 x == true ）。如果没有x为false的工作项，那么跳过其余的条件语句？ 如果一个工作项采用备用路径会发生什么。我告诉所有工作项将执行备用路径（因此执行两个路径？）
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GPU上的分支预测
我有一个关于GPU中分支预测的问题。据我所知，在GPU中，他们做分支的预测。 例如，我有一个这样的代码： if C） A else B 40个周期，B需要50个周期来完成执行，如果假设一个翘曲，A和B都被执行，那么总共需要90个周期来完成这个分支吗？或者它们与A和B重叠，即，当A的一些指令被执行时，然后等待存储器请求，然后执行B的一些指令，然后等待存储器
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一个GPU的每个多处理器有多少“CUDA核心”？
我知道Fermi架构之前的设备在单个多处理器中有8个SP。在费米架构中，计数是否相同？ 解决方案 答案取决于CUDA设备的Compute Capability属性。数字为： 计算能力 8 CUDA核心/ SM CC == 2.0 - > 32 CUDA cores / SM CC == 2.1 - > 48 CUDA cores / SM 请参阅 CUDA的附录G C程序设
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GPU共享内存库冲突
我想了解银行冲突的发生情况。 如果我在全局内存中有一个大小为256的数组，并且我在一个块中有256个线程，并且我想将数组复制到共享内存。因此每个线程复制一个元素。 shared_a [threadIdx.x] = global_a [threadIdx.x] pre> 这个简单的操作会导致银行冲突吗？ 现在假设数组的大小大于线程数，所以我现在使用这个来将全
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不可信的GPGPU代码（OpenCL等） - 是否安全？有什么风险？
当在典型的CPU上运行不受信任的代码时，有许多方法：沙箱，假根，虚拟化... GPGPU的不可信代码OpenCL，cuda或已经编译过的）？ 假设显卡上的内存在运行这样的第三方不可信代码之前被清除， 是否有任何安全风险？ 有什么样的风险？ 他们？ 可以 吗？ ？ 其他技巧？ 解决方案 GPU代码肯定是有风险的。当前GPU不提供存储器保护，因此本质上，每个GPU
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是否可以在AMD GPU上运行CUDA？
我想将我的技能扩展到GPU计算。我熟悉光线跟踪和实时图形（OpenGL），但下一代图形和高性能计算似乎在GPU计算或类似的东西。 我目前在家庭计算机上使用AMD HD 7870显卡。我可以为此编写CUDA代码吗？ （我的直觉是没有，但由于Nvidia发布了编译器二进制文件，我可能是错误的）。 第二个更一般的问题是，我从哪里开始GPU计算？我确定这是一个常被问到的问题，但我看到的最好的是
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CUDA驱动程序API与CUDA运行时
编写CUDA应用程序时，您可以在驱动程序级别或运行时级别工作，如图所示（库为CUFFT和CUBLAS高级数学运算）： 我假设两者之间的折衷是提高低级API的性能，但代价是增加代码的复杂性。什么是具体的差异，有什么重要的事情，你不能做的高级API？ 我使用CUDA.net与C＃互操作，它是构建为驱动程序API的副本。这鼓励在C＃中编写大量相当复杂的代码，而使用运行时API的C ++等价体
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NVIDIA与AMD：GPGPU性能
我想听听有编码经验的人。我自己，我只有NVIDIA的经验。 NVIDIA CUDA似乎比竞争对手更受欢迎。 （只是在这个论坛上计数问题标签，'cuda'优于'opencl'3：1，'nvidia'优于'ati'15：1，并且没有'ati-stream'的标签。 另一方面，根据维基百科，ATI / AMD卡应该有更多的潜力，特别是每一美元。作为今天市场上最快的NVIDIA卡，GeForc
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释放CUDA内存Matlab
我注意到在GPU中分配的内存不会释放。 我使用以下命令： A = gpuArray.randn（1e4）; gpuDevice FreeMemory：3.3336e + 09 A = A * 2 FreeMemory： 2.5336e + 09 看起来像MATLAB为A * 2分配内存，但是没有释放A的内存。我看不到如何
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设置最大CUDA资源
我想知道是否可以设置CUDA应用程序的最大GPU资源？例如，如果我有一个4GB的GPU，但想要一个给定的应用程序只能够访问2GB它，如果尝试分配更多的失败。 要么在进程级别上设置，要么在CUDA上下文级别上设置。 解决方案 不，目前没有允许这种资源管理的API，进程或驱动程序控制。 >
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将2D数组复制到已知可变宽度的GPU
我正在研究如何将每行的可变宽度的2D数组复制到GPU中。 int rows = 1000; int cols; int ** host_matrix = malloc（sizeof（* int）* rows）; int * d_array; int * length; ... 每个 host_matrix [i ] 可能有不同的长度，我知道 len
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