gpu-programming

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금속의 yuv10 비트 텍스처

yuv10 비트 텍스처를 rgba 텍스처로 변환하기 위해 내 쉐이더로 변환하려고합니다. 는 OpenGL을 통해 나는이 GLSL 코드 from this link 내가 전환했다을 사용했지만, 결과는 내가 예상 아니다. 내가 tex2d.sample(sampler2d, x, y).rgba; 대신 texelFetch(tex, ivec2(sourceColumnIn

metal gpu-programming core-video 2017-11-13

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GPU에서 Tensorflow를 사용하면 커널이 인터럽트되어 "TensorFlow 바이너리가 컴파일되지 않았습니다. AVX AVX2"

여기 실제 실수가 있습니다 - GPU에서 작동하는 tensorflow를 사용하여 CNN을 작성하려고 시도했지만 고생하고 있습니다 그것은 CPU와 코드가 잘 실행된다). 나는 GPU의 코드를 실행하면 device_name = "GPU:0" with tf.device(device_name): # Code here 일이 시작하지만 몇 초 후, 나는

tensorflow gpu gpu-programming tensorflow-gpu 2017-11-17

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OpenCL, PyopenCL, 왜 GTX970에는 13 개의 연산 유닛 만 있습니까? 병렬 프로세스 양을 찾는 방법

OpenCL에서 내 Nvidia Geforce GTX 970에 최대 연산 유닛이 13 개인 이유를 누가 말해 줄 수 있습니까? 또한 실행 단위 (EU)와 동일한 최대 계산 단위가 있습니까? 왜냐하면 내 아이리스 6100 랩탑에서 device.max_compute_units는 48이며 이는 그래픽 카드의 EU와 동일합니다. 누군가이 문제에 관해 밝힐 수 있습

python parallel-processing opencl gpu-programming pyopencl 2017-05-07

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CUDA의 비트 패리티 계산

CUDA는 팝업 개수 내장 유형은 32 비트 및 64 비트 유형 인 __popc() 및 __popcll()입니다. CUDA에는 패리티의 32 비트 및 64 비트 유형을 가져 오는 내장 기능이 있습니까? 합니다 (패리티 정수 1 비트의 짝수 또는 홀수의 양을 가지고 있는지를 의미한다.) 예를 들어 은 GCC 64 비트 정수의 __builtin_parityl(

cuda gpgpu gpu-programming parity 2017-10-06

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GPU에서 중심에 대한 이미지 회전

치수 (2, 2)의 이미지 I을 가정합니다. 그래픽은 C 좌표를 주어로 : C = [[0, 0], [1, 0], [0, 1], [1, 1]] 목적 : 중앙 (NOT 기원) 약 90도 내가 돌립니다. 변환 행렬 : TRotate (90) = [0,1], [-1, 0] (즉 ON (각 쌍의 록 스텝에서 변환 될 수 좌표 가정 GPU를)) 방법 :.

image-processing gpu-programming graphical-programming 2017-05-11

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속도 향상이 제한적인 셔플입니다. GPU (Tesla K40m), MATLAB의 CPU 병렬 계산

나는 100 개의 램프를 가지고 있습니다. 그들은 깜박입니다. 나는 그들을 얼마 동안 관찰한다. 각 램프에 대해 깜박이는 간격의 평균, 표준 및 자기 상관을 계산합니다. 이제 관찰 된 데이터를 재 샘플링하고 모든 매개 변수 (평균, 표준 편차, 자기 상관)가 일정 범위 내에있는 순열을 유지해야합니다. 내가 가진 코드는 훌륭하게 작동합니다. 그러나 매 실험마

matlab performance parallel-processing shuffle gpu-programming 2017-11-30

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OpenMP를 사용하여 GPU에 팀을 배포하는 방법은 무엇입니까?

OpenMP 및 clang-3.8 컴파일러를 사용하여 병렬 프로그래밍을 위해 Nvidia Geforce GT 740M을 활용하려고합니다. CPU에서 병렬 처리 할 때 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 그러나 GPU에서 처리 할 때 결과는 거의 임의의 숫자입니다. 따라서 스레드 팀을 올바르게 배포하지 못하고 일부 데이터 경쟁이있을 수 있다고 생각했습니다. 나

parallel-processing openmp nvidia gpgpu gpu-programming 2017-05-18

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GPU에서 공유 메모리와 L1 캐시의 차이점은 무엇입니까?

CUDA에서 캐시 및 공유 메모리에 대한 대기 시간 액세스가 동일하다는 것을 알고 있습니다. 그 사실을 감안할 때 어떻게 다릅니 까? 어떻게 다른 방식으로 사용합니까?

gpgpu gpu-programming multi-gpu 2017-10-16

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PyCUDA - ElementWise가 동일성 검사에 실패했습니다.

PyCUDA를 사용하여 GPU에서 실행할 수있는 두 개의 배열에 대한 동일성 검사기를 만들려고합니다. PyCUDA GPU Arrays documentation page에 주어진 예제에 따라 필자는 자신의 구현을 작성하려고 시도했습니다. 그러나 아래 코드는 산술에 예상대로 작동합니다 (예 : "z[i] = x[i] + y[i]"이면, 동등 검사기 피연산자 "

python gpu-programming pycuda 2017-10-16

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훈련되고 다시로드 된 Keras 모델에서 장치 할당 변경

저는 8 gpu에 대해 교육을받은 Keras 모델을 보유하고 있습니다. 즉, 모델에 with tf.device('gpu:0')과 같은 블록이 있음을 의미합니다. 이제 4GPus가있는 다른 PC로 전송 학습을 적용하고 싶습니다. 그러나이 모델은 더 많은 gpus (error: could not set cudnn tensor descriptor: CUDNN_S

python tensorflow neural-network keras gpu-programming 2017-04-06

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