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로드 VAO 기능에 glDrawArraysInstanced를 사용하려고 glGenVertexArrays(1, &VAO); glGenBuffers(1, &modelVertexVBO); glGenBuffers(1, &sphereTransformVBO); glBindVertexArray(VAO); glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER, m

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TensorFlow - GPU 교육에만 사용할 수있는 가속 기능이 있습니까?

TensorFlow와 함께 GPU 가속을 활용하면 모델 교육 만 속도를 높이거나 데이터 모델을 사용하는 동안 속도를 향상시키는 데 도움이됩니까? 대부분의 가이드는 교육 목적으로 GPU 가속을 사용하는 것에 대해서만 이야기합니다. 도 TensorFlow Models 중 하나와 함께 작동합니까? 쉘 스크립트를 통해 실행되는 경우에도? 또한 기본적으로 쉘 스크립

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modprobe : FATAL : 모듈 nvidia-uvm이/lib/modules/

에 없습니다. GPU 지원으로 컴파일 된 Tensorflow를 성공적으로 설치하고 테스트 한 후 최근에 문제가있었습니다. 나는 Tensorflow 프로그램을 실행하려고 할 때 는 시스템을 다시 부팅 한 후, 나는 다음과 같은 오류 메시지를 받았습니다 : ... ('Extracting', 'MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz'

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OpenCL에서 clEnqueueMapBuffer와 관련된 문제

OpenCL에서 재귀 적 레이 트레이싱을 구현하는 프로그램을 개발 중입니다. 커널을 실행하려면 시스템과 Nvidia GeForce 그래픽 카드가 통합 된 인텔 옵션 장치가 필요합니다. 첫 번째 장치로 프로젝트를 실행할 때 문제가 없습니다. 그것은 올바르게 실행되고 알고리즘의 결과를 잘 보여줍니다. 그러나 Nvidia 장치로 실행하려고하면 동기 버퍼 맵이있는

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유사한 행렬에서 cublasSetMatrix의 실행 시간이 다릅니다

다음 코드에서는 크기가 200x200 인 3 개의 임의 행렬에 대해 함수 cublasSetMatrix를 사용합니다. 0.000131 - - 0.000141 사실 마다 0.121849 :이 코드의 출력이 같은 clock_t t1,t2,t3,t4; int m =200,n = 200; float * bold1 = new float [m*n]; float

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OpenCL : 로컬 작업 그룹 크기를 미리 알고 있습니까?

저는 분리 가능한 이미지 다운 스케일러를 최적화하려고합니다. 내 다음 단계는 필요한 모든 텍셀을 로컬 메모리로 읽음으로써 동일한 텍셀의 여러 샘플링 (가장 가까운 샘플링)을 감소시키는 것입니다. 여기에 재미를 시작합니다 ... 다운 스케일러는 다재다능하므로 더 작은 크기의 어떤 것도 다운 스케일링 할 수 있고 이미지의 섹션을 가져 와서 대상 이미지로 다운

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vkEnumeratePhysicalDevices 변수 GPU_Count에 0을 할당합니다.

나는 vulkan 용 드라이버를 here에서 설치했습니다. 그리고 LunarG SDK를 설치했습니다. 테스트를 위해 NVIDIA Chopper Demo를 다운로드합니다. 나는 그것을 실행하지만 0 개의 물리적 장치가 발견되었다고합니다. 두 개의 GPU (이산 및 통합)가 있습니다. 문제가 무엇입니까? 이 vkEnumeratePhysicalDevices 함수

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Tensorflow : GTX 1070 (8GB)에서 ResNet-101을 실행할 수 있습니까?

tensorflow가 있으면 ResNet-101을 실행할 수있는 GTX 1070 (8GB RAM)입니까? ResNet 용지 당 ResNet은 VGG-16보다 "더 간단합니다". VGG-16은 현재 4GB GPU (GTX 960)에서 이미 잘 작동하므로 8GB 1070 GPU 이상에서는 ResNet에 아무런 문제가 없어야합니다. this benchmark 따

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우분투에서 Cuda7.5를 제거하는 방법?

NVIDIA jetson TX1 보드가 있습니다. 나는 그것에 카페를 설치하고 싶다. Caffe 전제 조건에 따라 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads에서 CUDA 툴킷을 설치했습니다. 나중에이 보드에 자체 설치 설명서가 있음을 알게되었습니다. 10GB의 공간이 필요하며 Caffe 전제 조건 설치에 일부 권한을 부여

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Aparapium OpenCL이 NVidia 그래픽 카드가있는 Manjaro Arch에서 작동하지 않습니다.

NVidia 960M 그래픽 카드로 Aparapium 라이브러리를 구축하는 데 문제가 있습니다. NVIDIA 용 OpenCL을 설치했는데 NVidia 용으로 빌드하려고 시도했지만 임베디드 드라이버는 Intel Intellij를 사용하여 스케치를 실행할 때 사용하는 그래픽 카드입니다. : devices={Intel<GPU>|Java Alternative Al