cuda

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이 프로그램 : #include <string> #include <stdexcept> struct buffers_t { void* host_buffer; void* device_buffer; }; void ensure_no_error(std::string message) { auto status = cudaGetLast

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cudaMalloc을 사용하여 할당 된 메모리는`?? ?? ?? '

NVIDIA Computing Toolkit (CUDA 9.0 SDK 포함)을 다운로드했습니다. SDK에는 cppIntegration이라는 Visual Studio 프로젝트가 있습니다. 는 cppIntegration 프로젝트에서 cudaMalloc()를 사용하여 메모리를 할당하고 데이터 cudaMemcpy()를 사용하여 이러한 변수에 복사 형 char*와

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CUDA : 액세스 위반 위치 읽기

CUDA를 처음 사용하고 위치 런타임 예외를 읽는 액세스 위반이 발생했을 때 .tga 파일을 흐리게 처리하는 간단한 프로그램을 만들려고했습니다. CUDA에 익숙하지 않기 때문에 문제를 해결하는 방법을 찾지 못했습니다. Google은별로 도움이되지 못했습니다. #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_para

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장치 함수에 대한 포인터를 커널 함수의 인수로 전달하는 방법은 무엇입니까?

이 질문은 CUDA C/C++ 프로그래밍에 관한 것입니다. 나는 그것을 꽤 많이 찾으려고했지만 적절한 질문을 찾지 못했고 그러므로 대답도하지 않았다. CUDA programming guide에서 typedef float (*pfunc)(float arg); __device__ float dev_func(float arg) { return arg

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CUDA 9와 GCC4.3 컴파일 된 C++ 소프트웨어의 결합

현재 연구를 위해 프로젝트 종이를 작성해야합니다. 필자가 직면 한 과제는 특정 소프트웨어에서 일부 계산을 찾아서 전체 소프트웨어 속도를 높이기 위해 그래픽 카드에 넣는 것입니다. 현재 내가 가지고있는 문제는 CUDA 또는 OpenCL 사용 여부를 결정하는 것입니다. CUDA가 내 목표에 적합한 선택인지 확인하기를 원했지만 다음과 같은 문제에 대한 게시물을

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CUDA 9 협동 그룹

CUDA 9 릴리스 이후 서로 다른 스레드와 블록을 동일한 그룹으로 그룹화하여 함께 관리 할 수 있기 때문에 가능합니다. 여러 개의 블록이있는 커널을 시작하고 모든 것이 동기화 될 때까지 기다릴 필요가 있기 때문에 매우 유용합니다 (스레드가 동기화 된 후에도 커널에서 계속 작업해야하기 때문에 cudaThreadSynchronize()는 나에게 가치가 없

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SuiteSparse CHOLMOD 모든 데모 테스트를 통과 함에도 불구하고 gpu_memorysize 오류 발생

우분투 16.04LTS; SuiteSparse 4.5.5; CUDA 8.0.61 (성능 향상); 엔비디아 드라이버 384.98; 나는 GPU를 가속화하여 성공적으로 코드에 구현되었으며 몇 달 동안 정상적으로 작동합니다. 그리고 최근 블루 (소스 코드 변경없이)에서, 내 출력에 이러한 오류를보기 시작 : 나는 제 3 자 라이브러리 자체가 자동 업데이트했다고

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헤드없는 노드에서 CUDA 코드를 프로파일하는 방법은 무엇입니까?

프로필을 작성하고 싶은 CUDA 응용 프로그램을 만들고 있습니다. 지금까지 내가 사용한 모든 것은 커맨드 라인 프로파일 러 인 nvprof으로 요약 된 통계 만 표시합니다. GUI 프로파일 러 인 NVVP를 사용하려고 생각했습니다. 문제는 응용 프로그램을 실행중인 원격 Linux 노드에 GUI (심지어 X.org)가 없다는 것입니다. 게다가, 원격 노드에서

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cudaEventSynchronize vs cudaDeviceSynchronize

나는 CUDA를 처음 사용하여 cudaEvent과 약간 혼동스러워합니다. 이제 다음과 같이가는 코드 샘플이 있습니다 float elapsedTime; cudaEvent_t start, stop; CUDA_ERR_CHECK(cudaEventCreate(&start)); CUDA_ERR_CHECK(cudaEventCreate(&stop)); CUDA_

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왜 재귀 알고리즘을 효율적으로 병렬 처리 할 수 없습니까?

재귀가있는 순차 코드를 openmp, CUDA 또는 MPI로 작성된 동등한 병렬 코드로 변환하는 것은 매우 어렵습니다. 왜 그렇습니까?