CUDA 3.2中的多个GPU以及Cuda 4.0的问题
我是多个GPU的新手.我已经为单个GPU编写了代码，并希望通过使用多个GPU进一步提高速度.我正在使用两个GTX 470，MS VS 2008和cuda工具包4.0 我面临两个问题. 第一个问题是我的代码无法在4.0构建规则下正常运行，而在3.2构建规则下正常运行.同样，multiGPU的SDK示例也不基于VS2008给出错误 错误C3861:'cudaDeviceReset':
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Lasagne Dropoutlayer无法有效利用GPU
我正在将theano和烤宽面条用于DNN语音增强项目.我使用的前馈网络与lasagne文档(/github.com/Lasagne/Lasagne/blob/master/examples/mnist.py)中的mnist示例非常相似.该网络使用多个辍学层.我在Nvidia Titan X GPU上训练网络.但是，当我不使用中断时，我的GPU利用率大约为60％，一个时期大约需要60秒，但是当我使用
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C ++ AMP的当前状态是什么
我正在使用C ++编写高性能代码，并且一直在使用CUDA和OpenCL以及最近使用的C ++ AMP，这是我非常喜欢的。但是，我有点担心它不会被开发和扩展，并且会消失。 导致我想到这个想法的是，即使是MS C ++ AMP博客沉默了大约一年。查看C ++ AMP算法库 http://ampalgorithms.codeplex.com/wikipage/history 我看到的唯一发展
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并发内核启动示例-CUDA
我正在尝试为非常复杂的CUDA内核实现并发内核启动，因此我认为我将从一个简单的示例开始.它只是启动一个减少总和的内核.很简单.在这里: #include #include #include #include extern __shared__ char dsmem[]; __device__ double *sc
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Matlab GPU arrayfun共享变量
我正在使用 matlab GPU函数arrayfun和gpuArray对象进行计算，以对我函数中gpuArray变量的元素执行逐元素函数: [ output ] = MyFunc( element, SharedMatrix ) // // Process element with Shared Matrix // end 我的代码如下: SharedMatrix = magic(
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在C ++ Amp中并行化的几个算术运算
我正在尝试使用C ++ Amp并行化卷积过滤器.我希望以下功能开始工作(我不知道如何正确执行): float* pixel_color[] = new float [16]; concurrency::array_view pixels(4, 4, pixel_array), taps(4, 4, myTap4Kernel_array); concurrency::
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CUDA中的动态编程:用于与子内核交换数据的全局内存分配
我有以下代码: __global__ void interpolation(const double2* __restrict__ data, double2* __restrict__ result, const double* __restrict__ x, const double* __restrict__ y, const int N1, const int N2, int M)
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改善并行计算的内存布局
我正在尝试针对使用C ++ AMP的并行计算优化算法(Lattice Boltzmann).在寻找优化内存布局的建议时，发现将结构中的一个参数删除到另一个向量(阻塞向量)中可以增加约10％. 任何人都有可以进一步改善这一点的提示，还是我应该考虑的一些提示? 下面是每个时间步执行的最耗时的功能，以及用于布局的结构. struct grid_cell { // int blocked;
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OpenGL ES 2.0顶点着色器纹理无法从FBO读取吗?
我目前正在研究使用OpenGL ES 2.0的GPGPU项目.我有一个使用帧缓冲对象(FBO)作为目标的渲染管道，即每次渲染过程的结果都保存在附加到FBO的纹理中.到目前为止，这在使用片段着色器时有效.例如，我必须遵循以下渲染管道: Preprocessing (downscaling, grayscale conversion) -> Adaptive Thresholding Pass
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是否可以通过iOS纹理缓存API从OpenGL ES帧缓冲区读取浮点数?
这与具有浮点或Half_float纹理的OpenGL ES 2.0:glReadPixels(). 我想在渲染后从帧缓冲区对象中读取浮点值. 在iOS上，以下 GLint ext_type; glGetIntegerv(GL_IMPLEMENTATION_COLOR_READ_TYPE, &ext_type); 真的只是告诉我们glReadPixels仅允许读
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如何在OpenGL ES 2.0着色器中处理NaN或inf
这基于以下问题:检测NaN的最佳方法OpenGL着色器 标准GLSL定义了isnan()和isinf()函数以进行检测. OpenGL ES 2.0着色语言没有.尽管如此，我该如何处理NaN和Infs? 解决方案 您可以通过仅适用于NaN的条件来检查NaN: bool isNan(float val) { return (val
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如何在GLSL中编写片段着色器以对9个浮点数的数组进行排序
我正在编写一个片段着色器，以便将9张图像平均在一起. 我以前从未使用过GLSL，但是这似乎是适合该工作的工具，因为OpenCL在iOS上不可用，并且CPU的中值效率很低. 这是我到目前为止的内容: uniform sampler2D frames[9]; uniform vec2 wh; void main(void) { vec4 sortedFrameValues[9];
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Opengl Es如何用于gpgpu实现
我想将Opengl Es用于图像处理代码的gpgpu实现.我想知道我是否可以为此目的使用Opengl Es.如果可以的话，那么哪个版本的Opengl Es更适合于此目的(Opengl Es 1.1或2.0). 解决方案 OpenGL ES是一种用于嵌入式系统的图形技术，因此功能不如它的大兄弟那么强大. OpenGL ES的设计初衷并不是要进行gpgpu处理，但是可以实现某些算法，尤其是那些
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在GPU上计算积分图像真的比在CPU上更快吗?
我是GPU计算的新手，所以这可能是一个非常幼稚的问题. 我进行了一些查找，似乎在GPU上计算积分图像是一个不错的主意. 但是，当我真正深入研究它时，我想知道它可能不会比CPU快，特别是对于大图像.因此，我只想了解您对此的想法，以及一些有关GPU是否真的更快的解释. 因此，假设我们有一个MxN图像，则积分图像的CPU计算将需要大约3xMxN的加法，即O(MxN). 在GPU上，按照"Op
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文本和矢量艺术的快速栅格化
假设向量中有很多形状(确定形状边界的贝塞尔曲线).例如，一个充满小字母的页面. 从中创建位图的最快方法是什么? 几年前，我曾经看过一个演示(现在找不到)，其中一些人使用GPU光栅化矢量艺术-他们能够实时放大/缩小页面. Bezier形状的GPU渲染的当前状态是什么?真的快吗?比CPU快?有哪些常见且不太常见的算法?是否有用于此类事情的开源库?它使用什么语言? OpenGL呢? 解
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OpenGL 4.0 GPU绘图功能?
在Wikipedia和其他来源对OpenGL 4.0的描述中，我了解了此功能: 在没有CPU干预的情况下，绘制由OpenGL或OpenAPI等外部API生成的数据. 这是什么意思? 修改: 似乎必须引用Draw_Indirect，我 相信 ，以某种方式扩展绘制阶段，以包含着色器程序或互操作程序的反馈(基本上是OpenCL/CUDA) 在第二次运行之后，似乎有一些警告和技巧可
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带有Vertex/Pixel着色器的通用计算(Open GL/DirectX)
我对计算着色器有疑问. DX 9中是否提供计算着色器?如果GPU上没有计算着色器片段，是否仍可以将计算着色器与DX9驱动程序一起使用? (据IMG所说，SGX 545没有它，但是SGX 6X一代将拥有它).我想知道我是否可以使用DirectX9或OpenGL驱动程序在SGX GPU上进行一些简单的通用编程. 此外，无论如何，我可以使用OpenGL顶点着色器进行GPGPU编程吗?这是我在想什么
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在GLSL片段着色器中，如何在特定的mipmap级别访问texel?
我正在使用OpenGL通过一个顶点着色器和一个片段着色器的组合进行一些GPGPU计算.我需要对图像进行不同比例的计算.我想使用mipmap，因为它们的生成可以是自动的并且可以通过硬件加速.但是我无法访问片段着色器中的mipmap纹理. 我启用了自动生成Mipmap的功能: glTexParameteri(GL_TEXTURE_2D，GL_GENERATE_MIPMAP，GL_TRUE);
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访问/同步到本地内存
我对GPGPU编程还很陌生.我正在尝试实现需要大量同步的算法，因此它仅使用一个工作组(全局和本地大小具有相同的值) 我有一个休闲问题:我的程序可以正常运行，直到问题大小超过32. __kernel void assort( __global float *array, __local float *currentOutput, __local float *stimulations,
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OpenCl:最低配置可与AMD GPU配合使用
假设我们拥有AMD GPU(例如Radeon HD 7970)和没有X等的最小Linux系统. 要具有适当的OpenCL环境，应该安装什么，应该启动什么以及如何启动它?最好是在没有头的环境中. 环境要求 OpenCL程序可见的GPU(例如clinfo) 可以监视温度并设置风扇速度(例如，使用aticonfig). P.S.简单安装Xserver，催化剂并运行X :0将无法
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