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내가 'org.reflections'JAR를 사용하는 WAR 프로젝트가 함께 WAR 프로젝트 "Vfs.Dir을 만들 수 없습니다", 그리고이 오류가 발생합니다 : org.reflections.Reflections -하여 Vfs을 만들 수 없습니다를 .Dir URL에서. 예외를 무시하고 계속합니다. 이것은이 WAR에서만 발생하며 완벽하게 작동하는 다른 것들이

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하나의 GPU에서 여러 MPI 랭크를 실행할 때 정말로 MPS가 필요합니까, 아니면 Kepler의 Hyper-Q로 충분합니까?

기본적으로 단일 GPU (NVidia K20c)에서 여러 MPI 등급을 실행하고 싶습니다. MPS 및 케플러 Hyper-Q의 존재를 알고 있습니다. 그러나 내 질문은 Hyper-Q 자체가 내 필요에 충분합니까? 아니면 MPS를 사용해야합니까? 위의 하이퍼 -Q 링크에 따르면 "Hyper-Q를 사용하려면 별도의 코딩 작업이 필요하지 않으며, CUDA 5를 설

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NVIDIA에서 제공하는 "케플러 튜닝 가이드"를 인용 엔비디아 케플러 아키텍처

에 대한 ILP의 효율과 성능 : 또한 케플러 GPU는 ( 스레드/워프 수준의 병렬 처리 대신에 ILP를 활용할 수 있습니다 TLP)가 페르미 GPU보다 쉽습니다. 제 생각에는 , 다음 코드는 내 프로젝트에 따라서 a = ...; b = ....; a2 = f(a); b2 = f(b); a3 = g(a2); b3 = g(b2); 을 다음과 같이

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GK110 GPU의 최대 뒤틀림

GK110 whitepaper에 따르면 각 SMX의 최대 스레드 수는 64 개이고 최대 스레드 수는 2048 스레드입니다. 내 질문은 다음과 같습니다. 각 SMX는이 최대 상주 워프 번호가 64 인 경우 항상 작동합니까 (스레드 발산이없는 것으로 가정하고 64의 배수 인 블록 크기를 가정 할 때)? SMX < 1024의 스레드 수가 멀티 프로세서 당 최대

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mp 당 케플러 블록?

케플러 백서에서 읽은 바 있습니다. 케플러가 최대 16 블록/mp를 지원하는 케플러 백서를 읽었습니다. here 그러나 스레드/블록 = 1024 및 스레드/mp = 2048, 따라서 블록/mp = 2. 여기에 뭔가가 있습니까?

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Nvidia Jetson TK1 개발 보드 - Cuda Compute 기능

나는이 배포 키트에 깊은 인상을 받았습니다. 새 메인 보드 등이 필요할 수도있는 새로운 CUDA 카드를 구매하는 대신,이 카드는 모두 하나의 카드로 제공됩니다. 스펙에는 CUDA 컴퓨팅 기능이 있습니다. 3.2. AFAIK 동적 병렬 처리 및 그 이상은 cm_35, cuda 컴퓨팅 기능 3.5와 함께 제공됩니다. 이 카드는 Kepler 아키텍처의 동적 평행

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Kepler를 지원하는 GPU 아키텍처 시뮬레이터가 있습니까?

저는 Kepler 아키텍처를 지원하는 "GPGPU-sim"과 유사한 시뮬레이터를 찾고 있습니다.

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케플러 데이터 - Python untendy 문제

케플러 시계열 데이터를 줄이려고합니다. 나는 "끔찍한"패키지를 사용하기로 결정했다. 그러나 출력 된 데이터에는 작은 문제가있는 것으로 보입니다. 원래의 케플러 데이터 (하단 그림)가 떨어지거나 올라가는 지점은 추세 데이터 (상단 그림)에 "스파이크"가 발생합니다. 어떤 아이디어가 원인이 될 수 있으며이를 제거하는 방법은 무엇입니까? import untren

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GK110은 왜 192 개의 코어와 4 개의 워프를 가지고 있습니까?

간단한 질문이지만 주위를 둘러 보았지만 아무 것도 발견하지 못했습니다. CUDA 프로그래밍을 배우기 때문에 Kepler의 아키텍처에 대한 느낌을 얻고 싶었지만 나에게 의미가 없습니다. 워프가 32 스레드이고 4 개가 예약/실행되면 128 코어가 사용 중이며 64 개가 유휴 상태로 남아 있음을 의미합니다. 백서에는 독립 지침에 관한 내용이 담겨 있으므로 64

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Eclipse Kepler [처음 사용자]를 열 수 없습니다.

Java7 (64 비트), EclipseKepler (64 비트) 및 내 OS (Win32) (64 비트)를 설치했는데 어떻게 해결할 수 있습니까?