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Nvidia-docker - 빌드 프로세스에서 libnvcuvid.so를 찾을 수 없습니다.

QT 애플리케이션을 빌드하는 Dockerfile을 작성했으며 빌드에 몇 가지 문제가 있습니다. ninja: error: '/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libnvcuvid.so', needed by 'bin/x64/release/*****/librtmpPlugin.so', missing and no known rule to make it

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nvidia nsight에 CUB 설치

NVIDIA Nsight에서 CUB를 사용하고 싶습니다. 나는 그것을하기 위해 인터넷에서 튜토리얼을 찾았지만 공식 페이지 pf CUB에서도 아무것도 찾지 못했습니다. NVIDIA Nsight를 사용하여 작성한 코드에서 CUB를 사용하려면 어떻게해야합니까?

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OpenCL.jl CL_PLATFORM_NOT_FOUND_KHR

이번 주에 저는 CL_PLATFORM_NOT_FOUND_KHR을 사용하여 OpenCL.jl이라는 매우 일반적인 오류가 발생했습니다. 그러나 Google에서 발견 된 것은 아무것도 그것을 극복하는 데 도움이됩니다. 다른 버전의 드라이버를 사용하여 CUDA를 완전히 다시 설치해 보았습니다. 이상한 점이 있습니까? deviceQuery CUDA 도구가 예상대로

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Nvidia-docker가 컨테이너에 폴더를 추가합니다.

저는 도커 컨테이너를 처음 사용합니다. 컨테이너에 파일을 볼 수 있도록 ADD 및 COPY 작업이 있다는 것을 알고 있습니다. 컨테이너가 데이터 세트를 저장할 수있는 특정 디렉토리에 대한 액세스 권한을 부여하는 방법은 무엇입니까? /home/username/dataset 디렉토리가 있다고 가정 해 봅시다./dataset 또는 도커 컨테이너의 내용을 참조 할

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작업 당 1 GPU의 slurm/salloc을 설정하는 방법은 무엇입니까? 작업은 여러 GPU를 사용합니까?

우리는 slurm salloc gpu 할당에 대한 조언을 찾고 있습니다. 현재 주어진 : % salloc -n 4 -c 2 -gres=gpu:1 % srun env | grep CUDA CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

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MXNet에서 멀티 GPU 통신을 위해 Nvidia의 NCCL 라이브러리를 사용 했습니까?

Nvidia 웹 사이트에서 MXNet은 NCCL (https://developer.nvidia.com/nccl)을 사용한다고 주장했습니다. 그러나 MXNet의 github 저장소에서 실제로 NCCL 라이브러리를 사용하는 참조를 찾지 못했습니다. chainer 블로그에서 , 그들은 또한 chainer 때문에 chainer에서 NCCL 라이브러리의 사용의 4

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NVML 라이브러리 경로

나는 다음과 같은 플래그와 소프트웨어 cmake (3.5.1)를 사용하여 (GROMACS 2016.3)를 컴파일 : cmake .. -DGMX_BUILD_OWN_FFTW=ON -DREGRESSIONTEST_DOWNLOAD=ON -DGMX_MPI=on -DGMX_GPU=on -DGMX_OPENMP=on -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/lo

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안드로이드 에뮬레이터 문제가

내 안드로이드 에뮬레이터에서 문제가, 내가 그것을 열 때마다이 메시지가 나타납니다 그리고

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나는 다음과 같은 오류가 발생하는 tensorflow 세션

을 열 수 없습니다 : 2017-09-24 10:49:20.526121: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:955] Found device 0 with properties: name: GeForce GTX 970 major: 5 minor: 2 memoryClockRate (GHz) 1.342

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OpenCL : Nvidia 그래픽 하드웨어에서 사용 가능한 메모리 읽기 (OpenGL Extension ?, Cuda 런타임?)

OpenCL에서 복잡한 알고리즘을 구현하고 있지만 NVidia 하드웨어에서 문제가 있습니다. 알고리즘이 여러 번 병렬로 호출 될 때 NVidia GPU의 메모리가 충분하지 않고 임의 스레드 실행이 MemoryAllocation 오류로 중단 될 수 있습니다 (이전에 https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1019997/cud