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누구나 CUDA 컨텍스트에 대한 좋은 소식을 설명하거나 참조 할 수 있습니까? CUDA 개발자 가이드를 검색 한 결과 만족스럽지 않았습니다. 설명이나 도움이 될 것입니다.

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내 GPU 팬에 문제가 있습니다. 그래서 GPU의 온도는 잠시 동안 텐서 흐름을 실행 한 후에 너무 높아질 것입니다. 그리고 GPP 과열 전에 훈련을 끝낼 수 없습니다. 그래서 온도를 감지하고 프로그램을 일시 중지하여 GPU가 식도록 스크립트를 작성합니다. 코드는 (임계 값 테스트를 위해 45 잘 살고있다)이 같다 : for batch in batches

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Jetson TX1이 Jetson TK1과 마찬가지로 Max Performance에서 실행될 수 있습니까?

eLinux에 표시된 Jetson TK1의 터미널에서 최대 성능 (CPU) 코드를 사용했습니다. 하지만 TX1에서는 IO ERROR와 File no Exist가 발생합니다. TX1은 어떻게 최대 성능으로 작동합니까?

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nvidia-docker (1.0.1-1) 이상 (1.0.1-1)

포장 풀기이 사이트의 지침 : https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker을 따르십시오. 우분투 16.04 서버에 nvidia-docker를 설치하십시오. 명령을 실행 한 후 : 오류가 sudo dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb && rm /tmp/nvidia-docker*.deb : $ sudo dpk

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GPU를 사용하지 않는 Tensorflow 코드

Ubuntu 14.04에서 실행되는 Nvidia GTX 1080이 있습니다. tensorflow 1.0.1을 사용하여 컨볼 루션 자동 인코딩을 구현하려고하지만 프로그램이 GPU를 전혀 사용하지 않는 것 같습니다. watch nvidia-smi 및 htop을 사용하여 확인했습니다. 다음과 같이 프로그램을 실행 한 후 출력은 다음과 같습니다 1 I tensor

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C++에서 외부 cuda 함수 템플릿을 선언하는 방법

일부 CUDA 함수에 약간의 문제가 있습니다. .cu 파일을 Nvidia 샘플에서 .cu 파일과 .cpp 파일로 분리하고 싶습니다. 커널은 함수 템플리트입니다. 나는 그것을 C++ 파일의 외부 함수로 선언 할 때 오류가 발생합니다. template <int BLOCK_SIZE> __global__ void matrixMulCUDA(float *C, flo

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"make"명령이 (CUDA 샘플을 컴파일하기 위해) 잘못된 clang 컴파일러를 사용하고 있습니다 - 어떻게 해결할 수 있습니까?

MacOS Sierra 10.12.4를 사용 중이며 CUDA와 호환되는 NVIDIA GeForce GT 750M을 사용하여 MacBook Pro (2013 년 후반)에서 CUDA 8.0을 사용할 수 있습니다. 은 내가 NVIDIA installation guide을 따라 엑스 코드 8.2 및 해당 명령 행 도구를 설치하지만, 나는 다음과 같은 오류가 샘플을

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우분투에서 그래픽 카드를 전환 할 수 없습니다

최근에 내 그래픽 카드간에 전환하기 위해 많은 게시물에 언급 된대로 nvidia x server를 설치했습니다. 그러나 Nvidia X 서버를 시작할 때 Prime 탭을 사용하여 전환 할 수 없습니다. 얼굴이 비어 있습니다. 설치 중에는 Secure Boot를 비활성화하라는 메시지가 표시되었지만 이전에는 많은 문제를 겪었으므로 준수하지 않았습니다. 그래서

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모든 최적화 게시 조립 지침

Nvidia 컴파일러 SASS 이후 최적화가 있습니까? 좀 더 정확히 말하자면 SASS 코드를 편집하여 특정 작업을 수행하면 SASS 파일에있는 그대로 장치에서 실행된다는 것을 확신 할 수 있습니까? 아니면이 지침을 최적화하는 컴파일러가 SASS 파일)도? TIA!

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CURAND_STATUS_LAUNCH_FAILURE + CUDA 7.5

내 코드는 다음과 같다 : #include <cuda_runtime.h> #include <cuda.h> #include <curand.h> #include <stdio.h> #define gpuErrorCheckCurand(ans) { gpuAssertCurand((ans), __FILE__, __LINE__); } #define gpuErro