CUDA Thrust：reduce_by_key仅对数组中的一些值，基于“key”值中的值。数组
假设我有两个device_vector数组 d_keys 和 d_data 。 c $ c> d_data 是例如平坦的2D 3x5阵列（例如{1,2,3,4,5,6,7,8,9,8,7,6,5 ，4，3}）和 d_keys 是大小为5的1D数组（例如{1,0,0,1,1}），如何进行缩减如果相应的 d_keys 值为1（例如，结果为{10，23，14}），我最终只会在每行的基
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与第三方CUDA库链接会减慢cudaMalloc
这不是一个秘密，在CUDA 4.x的第一次调用 cudaMalloc 可以是可笑的慢（这是报告了几次），貌似一个 最近，我注意到了奇怪的行为： cudaMalloc 的运行时间取决于我链接到我的程序的第三方CUDA库 （注意，我不使用这些库，只是链接我的程序） 我使用以下程序运行一些测试： int main（）{ cudaSetDevice（0）; unsigned
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我可以在英特尔的集成图形处理器上运行CUDA吗？
我有一个非常简单的东芝笔记本电脑与i3处理器。此外，我没有任何昂贵的显卡。在显示设置中，我看到 Intel（HD）Graphics （显示适配器）。我计划学习一些cuda编程。但是，我不知道，如果我可以在我的笔记本电脑，因为它没有任何nvidia的cuda启用GPU。 事实上，我怀疑，如果我甚至有一个GPU o_o 因此，如果有人可以告诉我是否可以使用当前配置进行CUDA编程，如果可能
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CUDA应用程序超时&在几秒钟后失败 - 如何解决这个问题？
我注意到，CUDA应用程序往往具有5-15秒的粗略最大运行时间，然后它们将失败并退出。我意识到理想的是没有CUDA应用程序运行那么长，但假设它是使用CUDA的正确选择，并且由于每个线程的顺序工作量，它必须运行那么长，是有任何方法来延长这个时间量，要解决这个问题？ 解决方案 我不是CUDA专家， 您可以禁用Windows监视程序计时器，但这是 强烈不推荐 >，原因应该很明显。 要禁用它，您
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为CUDA内核调用设置VS 2010 Intellisense
我刚刚开始CUDA编程，它的表现相当不错，我的GPU被认可和一切。我在Visual Studio中使用这个非常有用的指南部分设置了Intellisense： http://www.ademiller.com/blogs/tech/2010/10/visual-studio-2010 -adding-intellisense-support-for-cuda-c / ，其中： http：
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如何管理CUDA存储器？
当我运行我的CUDA程序，它只分配少量的全局内存（低于20 M），我有一个“内存不足”的错误。 （从其他人的帖子，我认为问题是与内存碎片有关）我试图理解这个问题，并实现我有一些与CUDA内存管理相关的问题。 CUDA中是否有虚拟内存概念？ 如果只允许一个内核同时在CUDA上运行，那么在它终止后，它使用或分配的所有内存是否会释放？如果没有，当这些内存释放了吗？ 如果允许在CUDA上
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NVIDIA CUDA SDK示例编译不受支持的体系结构'compute_20'
在编译CUDA SDK时，我得到了一个nvcc致命：不支持的gpu架构'compute_20'我的工具包是2.3和共享系统（即无法真正升级），驱动程序版本也是2.3，运行在4特斯拉C1060s 如果有帮助，问题就会在radixsort中调用。 在线已经有这个问题，但我没有找到任何实际提供解决方案。 解决方案 我相信compute_20是目标Fermi硬件，你没有。此外，Cuda
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VexCL，Thrust和Boost.Compute之间的差异
对这些库的粗略理解，他们看起来非常相似。我知道VexCL和Boost.Compute使用OpenCl作为后端（虽然v1.0版本VexCL也支持CUDA作为后端）和Thrust使用CUDA。除了不同的后端，这些之间的区别是什么。 具体来说，他们解决了什么问题空间，为什么要使用其中一个。 此外，在Thrust常见问题中，指出 OpenCL支持的主要障碍是缺少OpenCL编译器和运行时
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运行在GPU的C＃代码
我没有GPU的编程概念和API的知识。我有几个问题： 是否有可能写一张托管的C＃代码和编译/它翻译成某种模块，它可以在GPU上执行的？还是我注定有两种实现方式，一种为CPU上管理，一个用于GPU（据我所知，会有什么可以在GPU上执行的限制）？ 是否存在一个体面和成熟的API来对各种GPU硬件厂商独立程序（即通用API）？ 是否有任何的最佳做法，如果一个人想开发一个CPU上运行的应用程序，
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如何使用GPU进行数学
我期待在利用GPU进行运算公式一些，但无法弄清楚如何从C＃访问它。我知道，XNA和DirectX框架，允许您使用着色器才能访问的GPU，但我将如何去访问它没有这些框架？ 解决方案 我没有从C＃做了，但基本上你使用CUDA（假设你在这里使用的是nVidia显卡，当然），SDK和CUDA工具包把它关闭。 NVIDIA已经移植（或书面？）一个BLAS实现对CUDA的设备上使用。他们已经提供
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启动内核时共享内存和流
我是新来的CUDA和在个人项目。我知道，如果你想在启动指定共享内存量： 内核＆LT;＆LT;＆LT; grid_size，BLOCK_SIZE，shared_mem_size＆GT;＆GT;＆GT;（参数）; 在另一方面，如果我想提出一个内核到流：内核＆LT;＆LT;＆LT; grid_size，BLOCK_SIZE，0，stream_being_used＆GT;＆GT;＆GT;（参数）;
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CUDA __global__函数里的printf
我目前正在写在GPU矩阵乘法，并想调试我的code，但因为我不能使用设备函数内部printf的，有没有别的东西我可以做的，看看有什么在里面怎么回事该功能。这是我目前的功能： __ global__无效MatrixMulKernel（矩阵的广告，矩阵BD，矩阵XD）{ INT TX = threadIdx.x; INT TY = threadIdx.y; INT BX = b
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QR分解求解线性系统的CUDA
我在GPU上编写的图像复原算法，在细节 Cuda的：最小二乘法解决，差速 的QR分解法求解线性系统 Ax = b的 的工作原理如下 分钟||斧-B || ---＆GT; || QRX-B || ---＆GT; ||（Q ^ T）QRx-（Q ^ T）乙|| ---＆GT; || RX-（Q ^ T）乙|| 其中，研究是上三角矩阵。由此产生的上三角线性系统是很容易解决的。
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3D图形采摘 - 什么是这种情况的最佳方法
我工作的一个项目，它允许用户挑选3D对象的场景，我想知道每个人都认为会接近这个特殊情况下的最佳方式。 基本上我们有具有至少100个对象的场景（它们是低聚但至少从12月15日〜三角形组成）和最多至1000-2000对象 并非所有对象将是“可拾取”所有时间，因为一些对象将阻挡其他人，以便“可拾取”的对象可能降落在800-1500范围（取决于场景的复杂）之间 当一个对象被“捡到”我们希望它以某种方
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