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매우 이상한 오류가 있습니다. 나는 Conway Game of Life를 에뮬레이션하는 프로그램을 Cuda에 쓴다. 나는 2D 배열을 장치로 전송했고, 상태의 스레드를 검사하는 if-case가있다. if(iam==-1) { //i am on iam=0; } else if(iam==1) { //i am dying iam=-1;

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TensorRT : cv :: MAT를 NHCW 형식으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

User Guide.html에서 tensorRT의 입/출력은 NCHW 형식을 사용해야합니다. NCHW 란 무엇입니까? 어떻게하면 cv :: MAT를 NCHW 형식으로 변환 할 수 있습니까? 아래 코드와 같이 TensorRT를 사용하여 유추합니다. 오류가 없습니다. 하지만 결과가 옳지 않습니다. int batchSize = 1; int size_of_sin

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clGetDeviceIDs (-32). Nvidia GRID GPU (Kepler GK104)를 사용하는 ec2 인스턴스의 OpenCL 오류

EC2 인스턴스가 있습니다. 이 사양은 다음과 같습니다 g2.2xlarge Instance. Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2670 0 @ 2.60GHz NVIDIA GRID GPU (Kepler GK104) with Ubuntu 14.04 - 64 bit. 이 다음 후 : https://stackoverflow.com/a/411032

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NVIDIA TensorRT 추론 엔진으로 Tensorflow 실행

NVIDIA TensorRT를 사용하여 Tensorflow 모델을 실행하고 싶습니다. Currenly, TensorRT는 Caffe prototxt 네트워크 설명자 파일을 지원합니다. Tensorflow 모델을 Caffe 모델로 변환하는 소스 코드를 찾을 수 없습니다. 해결 방법이 있습니까?

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UWP에서 nVidia의 nvwgf2umx.dll 사용을 줄이는 방법은 무엇입니까? 내가 <strong>Win2d</strong> 또는 <strong>UI.Composition</strong> API 사용하는 경우 내 UWP 애플 리케이션의

모든 WaitForSingleObjectEx 및 nvwgf2umx.dll 라이브러리에 위한 ReleaseSemaphore 방법을 요구하고있다. Visual Studio 프로필러가보고 한 내용은 입니다. CPU 사용량의 80 %은 nVidia 라이브러리에 관한 것입니다. Google은이 문제와 관련하여 아무 것도 Google에 표시 할 수 없으며 나를 미치게

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일반적인 nvidia 카드 (gtx1080과 같은)가 가상화 할 수없는 이유는 무엇입니까?

그리드 1.0 및 2.0 제품 만 읽을 수 있습니다. 이 제품을 읽으면 공유 할 수있는 cuda와 전용 프레임 버퍼가 있습니다. 일반적인 nvidia 카드는 소프트웨어 방법 (iommu, vfio-pci, ovmf, mmu ...)을 사용하는 경우에만 그리드 제품처럼 가상화 할 수 있습니까? 또는 어떤 프로젝트가 있습니까?

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드 - 할당 파이썬 tensorflow 통합 문서 실행

후 메모리 것은 내가 How to prevent tensorflow from allocating the totality of a GPU memory?를 읽고이 코드를 시도 메모리 사용을 제한하려면 : # Assume that you have 12GB of GPU memory and want to allocate ~4GB: gpu_options = tf.G

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치명적인 오류 : cuda.h : 해당 파일이나 디렉토리

내가 성공적으로 내 PC에 CUDA 8.0 설치하고 내 우분투 16.10에서 다음 명령을 실행하여 해당 파일을 볼 수 있습니다 : 다음 $ sudo find/-name nvcc /usr/local/cuda-8.0/bin/nvcc $ sudo find/-name cuda /usr/local/cuda /usr/local/cuda-8.0/target

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Vulkan 제한/GPU 필요 vs opengl

vulkan에 opengl에없는 알려진 제한 사항이 있는지, 특정 하드웨어가 필요한지 알고 싶습니다. 나는 안드로이드에서 nvidia gpu가있는 휴대 전화 만 vulkan에서 사용할 수 있다고 (그리고 gpu에서 vulkan의 사용을 제한하지 않을 것이라고), 맞습니까?

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nvidia-smi 프로세스가 중지되어 SIGKILL로도 죽일 수 없습니다

저는 우분투 14.04, CUDA 툴킷 8, 드라이버 버전 367.48입니다. 내가 nvidia-smi 명령을 내리면 무기한으로 정지됩니다. 다시 로그인하여 nvidia-smi 프로세스를 죽이려고 시도하면 (예 : kill -9 <PID>) 단지 죽이지 않습니다. 다른 nvidia-smi 명령을 주면 다른 프로세스에서 로깅 할 때 두 프로세스가 실행되는 것