示例 deviceQuery cuda 程序
我有一台配置了 NVIDIA GeForce1080 GTX 和 CentOS 7 作为操作系统的 Intel Xeon 机器.我已经安装了 NVIDIA-driver 410.93 和 cuda-toolkit 10.0.编译 cuda-samples 后，我尝试运行 ./deviceQuery.但它会像这样抛出 ./deviceQuery 开始...CUDA 设备查询(运行时 API)版本(
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Kepler 中的二级缓存
L2 缓存如何在具有 Kepler 架构的 GPU 中根据引用的局部性工作?例如，如果一个线程访问全局内存中的一个地址，假设该地址的值不在二级缓存中，那么该值是如何被缓存的?是暂时的吗?或者该地址的其他附近值是否也被带到 L2 缓存(空间)? 下图来自 NVIDIA 白皮书. 解决方案 在计算能力 2.0 及更高版本中引入了统一二级缓存，并继续在 Kepler 架构上得到支持.使用的
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双打定义错误的CUDA atomicAdd
在以前版本的 CUDA 中，没有为双精度实现 atomicAdd，因此通常像 这里.使用新的 CUDA 8 RC，当我尝试编译包含此类功能的代码时遇到了麻烦.我猜这是因为在 Pascal 和 Compute Capability 6.0 中添加了 atomicAdd 的本机双版本，但不知何故，以前的 Compute Capabilities 并没有正确地忽略它. 下面的代码在以前的 CUDA
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CUDA:每个多处理器的线程数和每个块的线程数的区别是什么?
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为什么我们需要 cudaDeviceSynchronize();在带有 device-printf 的内核中?
__global__ void helloCUDA(float f){printf("你好线程 %d, f=%f\n", threadIdx.x, f);}主函数(){你好CUDA>>(1.2345f);cudaDeviceSynchronize();返回0；} 为什么是 cudaDeviceSynchronize();在许多地方，例如 这里 它不是内核调用后需要? 解决方
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CUDA 上纹理内存中的结构
我有一个包含两个元素结构的数组，我将其发送到全局内存中的 CUDA，然后从全局内存中读取值. 当我阅读一些书籍和帖子时，并且我只是从结构中读取值，我认为如果可以将我的数组存储在纹理内存中，我会很有趣.我在内核之外使用了以下代码: 纹理纹理节点； 以及main()中的以下几行 gpuErrchk(cudaMemcpy(tree_d, tree, n * sizeof(node), cud
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cudaGetCacheConfig 需要 0.5 秒 - 如何/为什么?
我在带有 GTX Titan X (GM 200) 的基于 Xeon 的系统上使用 CUDA 8.0.它工作得很好，但是 - 与我在家中较弱的 GTX 600 系列卡相比，我的开销很长.具体来说，当我发现对 cudaGetCacheConfig() 的调用始终使 CUDA 运行时 API 花费了令人难以置信的时间:530-560 毫秒，或超过 0.5 秒.这一点，而其他电话并不需要那么多.例如，c
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CUDA:二维网格中的线程 ID 分配
假设我有一个带有 2D 网格的内核调用，如下所示: dim3 dimGrid(x, y);//实际值是什么并不重要dim3 dimBlock(blockSize, blockSize);我的内核>>(); 现在我读到多维网格只是为了简化编程——底层硬件只会使用一维线性缓存内存(除非你使用纹理内存，但这与这里无关). 我的问题是:在 warp 调度期间，线程将按什么
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使用 CUDA6.5 + MPI 时是否必须使用 MPS(多进程服务)?
链接是这样写的:https://docs.nvidia.com/deploy/pdf/CUDA_Multi_Process_Service_Overview.pdf 1.1.概览 1.1.1.MPS 多进程服务 (MPS) 是一种替代的、二进制兼容的CUDA 应用程序编程接口 (API) 的实现.MPS 运行时架构旨在透明地启用协作多进程 CUDA 应用程序，通常是 MPI 作业
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Cuda 编译器不适用于 GCC 4.5 +
我是 Cuda 的新手，我正在尝试编译这个简单的 test_1.cu 文件: #include __global__ 无效内核(无效){}int 主要(无效){内核>>();printf("你好，世界！\n");返回0；} 使用这个:nvcc test_1.cu 我得到的输出是: 在/usr/local/cuda/bin/../include/cuda_
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尝试同时使用板载 iGPU 和 Nvidia 独立卡时，CUDA 失败.我如何同时使用离散的 nvidia 和集成(板载)intel gpu?
我最近在让我的电脑 (ivybridge) 使用板载 gpu (intel igpu HD4000) 进行正常屏幕显示使用时遇到了一些麻烦，而我在离散的 Nvidia GT 640 上运行我的 CUDA 程序进行计算我在我的机器上.问题是在 iGPU 显示下，CUDA 将无法识别 nvidia 卡，并且根本无法加载 nvidia 驱动程序. 请记住，在为显示设备使用 nvidia windo
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CUDA 内核计时策略:优点和缺点?
在为 CUDA 内核计时时，以下内容不起作用，因为内核在执行时不会阻塞 CPU 程序执行: 开始计时器内核>>();结束计时器 我已经看到了三种(成功地)为 CUDA 内核计时的基本方法: (1) 两个 CUDA eventRecords. 浮动响应时间；//结果将以毫秒为单位cudaEvent_t 开始；cudaEventCreate(&start);cudaEvent
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如何使用软件实现在没有 GPU 的情况下运行 CUDA?
我的笔记本电脑没有 nVidia 显卡，我想在 CUDA 上工作.该网站说 CUDA 也可以在非 cuda 硬件上以仿真模式使用.但是当我尝试安装从他们的网站下载的 CUDA 驱动程序时，它给出了一个错误“nvidia 安装程序找不到与您当前硬件兼容的任何驱动程序.安装程序现在将退出". 当我尝试在 Visual Studio 2008 中从 SDK 运行示例代码时，我收到一个错误，即找不到
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CUDA - 通过 PCI-E 传输的速度有多慢?
如果我将单个字节从 CUDA 内核传输到 PCI-E 到主机(零拷贝内存)，与传输 200 兆字节的数据相比，它的速度要慢多少? 我想知道，因为我知道通过 PCI-E 传输对于 CUDA 内核来说很慢，所以我想知道的是:如果我只传输一个字节或大量数据，它会改变什么吗?或者可能由于内存传输是“批量"执行的，传输单个字节相对于传输 200 MB 而言非常昂贵且无用? 解决方案 希望这张图
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不支持外部调用 - CUDA
目标是调用另一个文件中可用的设备函数，当我编译 global 内核时，它显示以下错误 *External calls are not supported (found non-inlined call to _Z6GoldenSectionCUDA)*. 有问题的代码(不是完整的代码，而是出现问题的地方)，猫范数.h # ifndef NORM_H_# 定义 NORM_H_# 包括
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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
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NVIDIA NVML 驱动程序/库版本不匹配
当我运行 nvidia-smi 时，我收到以下消息: 初始化 NVML 失败:驱动程序/库版本不匹配 一个小时前，我收到了同样的消息，并卸载了我的 cuda 库，我能够运行 nvidia-smi，得到以下结果: 在此之后，我从 NVIDIA 官方页面 然后简单地说: sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd
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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
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按位置选择的CUDA GPU，但如何将默认设置为设备0以外的东西?
我最近在家里的机器上安装了第二个 GPU (Tesla K40)，我的搜索表明第一个 PCI 插槽成为为 CUDA 作业选择的默认 GPU.一个很好的链接解释它可以在这里找到: 默认 GPU 分配 我原来的 GPU 是 TITAN X，也启用了 CUDA，但它确实最适合单精度计算，而 Tesla 更适合双精度.我对小组的问题是，是否有办法将我的默认 CUDA 编程设备设置为始终是第二个
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