nvcc

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nvcc fatal : 'gpu-architecture'옵션에 'sm_20'값이 정의되어 있지 않습니다.

많은 페이지를 보았지만 불분명하고 지식이 충분하지 않아서 말하는 내용을 따르지 못했습니다. . 나는 실행하려고 : luarocks install https://raw.githubusercontent.com/qassemoquab/stnbhwd/master/stnbhwd-scm-1.rockspec 을 그래서 GPU 가속을 사용하여 일부 이미지를 통해 Dense

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gencode를 지정할 때 CUB ReduceByKey의 결과가 잘못되었습니다.

내 프로젝트 중 하나에서 CUB의 DeviceReduce :: ReduceByKey를 사용할 때 잘못된 결과가 표시됩니다. 그러나 thrust :: reduce_by_key와 동일한 입력/출력을 사용하면 예상 된 결과가 생성됩니다. #include "cub/cub.cuh" #include <vector> #include <iostream> #inc

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CUDA 8.0 : 네임 스페이스

에서 템플릿을 친구와 함께 컴파일 오류 나는 다음과 같은 코드로 컴파일 것으로 나타났습니다 g ++/그 소리 ++ - NVCC 3.8 있지만 : #include <tuple> // not used, just to make sure that we have c++11 #include <stdio.h> namespace a { template<class

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thrust :: max_element를 사용할 때 정의되지 않은 기호 오류

분리 가능한 컴파일을 사용하는 CUDA C++ 프로젝트에서 작업하고 있으며 컴파일 할 추력 함수를 얻는데 문제가 있습니다. 프로젝트는 다음 함수 호출이 추가 될 때까지 아무 문제없이 빌드됩니다.이 Severity Code Description Project File Line Suppression State Error LNK2019 unresolved ex

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이클립스에서 SFML 사용하기 (리눅스)

우분투 16.04에서 실행되는 이클립스에서 SFML (www.sfml-dev.org)을 실행하려고합니다. C++ 컴파일러는 nvcc이므로 이것은 cuda 프로젝트입니다. 나는이 포함로 설정 라이브러리는 다음과 같습니다 이 프로젝트는 잘 구축,하지만 난 그것을 실행할 때 오류 메시지가 얻을 : error while loading shared libraries

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Bazel cuda_add_executable 해당 항목이 있습니까?

저는 cmake 대신 Bazel을 사용하여 프로젝트를 구축했습니다. cmake에서 "cuda_add_executable"또는 "cuda_add_library"와 동일한 것이 있습니까? cc_library는 ".cu"확장명을 허용하지 않으므로 해당 파일의 이름을 변경해야하고 tensorflow repo를 조사하면 nvcc를 활성화하는 방법이 완전히 명확하지

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typedefed struct가 NVCC로 컴파일되지 않는 이유는 무엇입니까?

typedef struct { long long int mem_0; } Tuple1; typedef struct { int tag; union { struct Tuple1 Union0Case0; } data; } Union0; C:/Users/Marko/Documents/Visual Studio 20

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Eigen JacobiSVD cuda 컴파일 오류

강조 표시된 텍스트 내 cuda 기능에서 JacobiSVD를 호출하는 것과 관련하여 오류가 발생했습니다. 이것은 오류의 원인이되는 코드의 일부입니다. 그리고 이것은 오류 메시지입니다. CUDA_voxel_building.cu(43): error: calling a __host__ function("Eigen::JacobiSVD , (int)2> ::Jaco

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코드의 호스트 부분에서 GPU의 현재 계산 기능을 얻으려면 어떻게해야합니까?

__CUDA_ARCH__을 사용해 보았지만 어딘가에서이 코드는 장치 부분에서만 작동합니다. 그 후 github에서이 코드를 발견했습니다. link 더 좋은 방법이 있습니까? GPU의이 cudaMallocManaged가 & & cudaMemcpys 대신 일어날 장소 또는 cudaMallocs을 할 경우에 통합 된 메모리를 지원하는 경우 내가 (호스트 코드)를

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-gencode가 사용될 때 컴파일 된 바이너리가 더 작아지는 이유는 무엇입니까?

-gencode가 사용될 때 컴파일 된 바이너리가 더 작아지는 이유는 무엇입니까? 내 GPU 기능이 3.0입니다. NVCC 옵션 : -gencode=arch=compute_30,code=sm_30 1,780,520 바이트 : 옵션 -gencode없이 1,719,080 바이트는 작아진다 -gencode=arch=compute_30,code=sm_30 -gen