gpu-programming

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    하나의 OpenCL 플랫폼에서 액세스 할 수 있도록 동일한 GPU가 있지만 동일한 공급 업체의 시스템을 사용한다고 가정합니다. 다음 단순화 오픈 CL 코드를 감안할 때 : 실행의 끝에서 float* someRawData; cl_device_id gpu1 = clGetDeviceIDs(0,...); cl_device_id gpu2 = clGetDevic

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    프레임 워크 rootbeer은 Java 용 GPU 프로그래밍이 가능합니다. 루트 비어에 사용되는 Java 코드와 Java VM 자체에서 더 잘 실행되어야하는 코드는 무엇입니까? 기타 : 어떤 코드가 더 많은 오버 헤드를 만들어 내고 의미가 없습니까?

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    저는 초급 병렬 프로그래밍입니다. 나는 어리석은 것처럼 보일지도 모른 질의를 가지고있다. 그러나 나는 그것을봤을 때 확실한 답을 얻지 못했다. GPU 컴퓨팅에는 장치, 즉 GPU와 호스트, 즉 CPU가 있습니다. 나는 gpu에 약간의 메모리를 할당하고, 두 개의 파라미터 (src []와 dest [])를 커널에 전달하고, src 문자열 즉 Hello wor

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    데이터 보간을 위해 텍스처 메모리를 사용하고 싶습니다. 나는 2 개의 배열 (즉, A [i]와 B [i])을 가지고 있으며 그들 사이에 데이터를 삽입하려고합니다. 텍스쳐 메모리에 바인딩하고 보간을 설정할 수 있다고 생각했지만 어떻게 할 수 있을지 확신하지 못했습니다. CUDA와 함께 제공되는 예제에서는 A [i-1] 및 A [i + 1]을 사용하여 보간합니

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    전기 기술자는 최근에 CPU와 같은 하드웨어 보호 장치가 없다는 점에서 과학적 컴퓨팅 (예 : 정확도가 중요한 경우)에 GPU를 사용하는 것에 대해 저를 경고했습니다. 이것이 사실입니까, 그렇다면 일반적인 하드웨어에서 얼마나 보편적/실질적인 문제입니까?

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    필자가 생각하기에 GPU에서 사용되는 병렬 컴파일러가 작업 매핑 및 데이터 매핑/정렬을 수행하는 데 사용되는 다양한 경험적 방법을 수행하는 방법을 연구해야합니다. 기존의 문헌을 다루는 논문을 가리키는 말로, 새로운 트렌드는 엄청난 도움이되고 감사하게 여길 것입니다. 최저, Subramanian는

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    나는 Cuda 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 여러 배열에 대해 처음으로 cuda 메모리를 할당 한 후 프로그램은 루프를 통해 데이터를 전송합니다. GPU로 데이터를 전송하고, GPU에서 커널을 처리하고, GPU에서 데이터를 다시 전송합니다. 첫 번째 데이터 세트는 GPU에서 올바르게 처리되어 반환됩니다. 이후의 데이터는 genereate error 9

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    저는 stackoverflow를 처음 사용합니다. gpuocelet에 대한 내 질문. 그것을 사용하는 사람이 있습니까? 유닉스에서 작동합니까 (OS x 10.7의 맥북 에어를 사용하고 있습니다) OS인가요? 나는 여러 방법으로 설치하려고했지만 성공하지는 못했습니다. MacBook-Air-di-Manfredo:downloads manfredo$ cd ocel

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    CUDA에서 볼륨 텍스처의 이동 작업을 구현하려고합니다. 하나의 위치에서 다른 위치로 데이터를 이동시키는 memcpy 연산의 여러 반복을 수행하는 구현을 생각했습니다. 잘못된 인수 오류가 항상 발생하기 때문에 내가 뭘 잘못하고 있니? /* My volume texture */ cudaArray* g_pVolumeTexture // its size is 2

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    단일 스레드로 실행되는 명령문을 내 CUDA 커널에 작성하려면 어떻게해야합니까? 위의 커널에서 __global__ void Kernel(bool *d_over, bool *d_update_flag_threads, int no_nodes) { int tid = blockIdx.x*blockDim.x + threadIdx.x; if(tid<