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Tegra Tx1에 CUDA를 설치하고 bashrc를 소싱 한 후 NVCC를 찾을 수 없습니다.

Tegra 보드를 플래싱 한 후 CUDA 드라이버 (CUDA 컴파일러 nvcc 포함)를 설치해야합니다. 이렇게하려면 단순히 주어진 형식 사용 : sudo ./cuda-l4t.sh .cuda-repo-l4t-8-0-local_8.0-76_arm64.deb 8.0 8-0 및 source ~/.bashrc 을하지만 nvcc -V를 입력 할 때는 NVCC에

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최소화 cudaDevice 동시 실행 오버 헤드

현재 CUDA로 파이프 라인이 1 - 1 초마다 200-10000 개의 새 이벤트로 새로 고쳐지는 프로젝트를 진행 중입니다. 매번, 작은 출력 목록을 계산하는 하나의 (/ 2) 커널을 호출하려고합니다. 그 결과를 파이프 라인의 다음 요소에 공급했습니다. 이론적 흐름이다 는 처리 가 출력 작은 목록 출력 cudaMemcpy 생성 GPU하는 std::vecto

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테그 라 (Tegra) 안드로이드 개발 팩 다운로드 8.1 (64 비트) 버전

같은 오류 tadp-3.0r3 - 창 tadp-3.0r2 - 창 tadp-2.0r8- 창 TADP (Tegra Android Development Pack) 설치 관리자는 완벽하게 공식 웹 사이트에서 다운로드되었습니다. 설치 중에 설치 프로그램이 파일을 다운로드합니다.이 경우 TADP을 설치하는 데 필요한 파일 다운로드가 완료되지 않습니다. 다운로드가 23

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NDK는 NDK-r9c 내가 팩</strong><strong>테그 라 (Tegra) 안드로이드 개발을 제거하고 수동 <strong>안드로이드 NDK-r9c</strong>으로 이클립스의 NDK 설정을 다시 구성

에 의해 테그 라 (Tegra) 안드로이드 개발 팩을 교체 한 후 오류를 구축 할 수 있습니다. 그러나 Eclipse가 제거 된 C :/NVPACK 경로와 여전히 일치하는 것 같습니다.이 문제를 해결하는 방법을 알고 있습니까? 프로젝트 OpenCV의 샘플에 대한 구성 기본의는 빌드 - 기본 활동 ** C : \ 안드로이드 NDK-r9c의 \의 NDK-bui

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Nvidia Tegra 프로파일 러 2.0 호환 모바일 장치

JNI Android 애플리케이션을 프로파일 링합니다. 지금까지 나는 Android-NDK-profiler으로 프로필을 관리했습니다. 매우 간단하므로 캐시 미스, 버스 속도 등과 같이 하드웨어에 대한 정보도 얻을 수 있습니다. NVidia Tegra 프로파일 러는 매우 강력하지만 장치에 대한 정보는별로 없다고 읽었습니다. 그것을 지원합니다. 나는 Tegra

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Jetson Tegra TX1 공유 메모리

분명히 Tegra TX1에는 공유 메모리가 있습니다. 내 질문 : 그 메모리가 CPU와 GPU간에 공유되어 있습니까? 아니면 그 메모리가 GPU의 다른 블록들 사이에서 공유 되는가하는 것입니다.

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arm64, Ubuntu 16.04에 Keras를 어떻게 설치합니까?

pip install --user keras==1.0.6을 시도했지만 scipy를 빌드하지 못했습니다. 그것은 반환 numpy.distutils.system_info.NotFoundError: no lapack/blas resources found 및 failed with error code 1 in /tmp/pip-build-XjG1HN/scipy/합니다

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Jetson TK1 부팅 문제

어제 제 Jetson TK1을 받았습니다. 패키지를 해제하고 Linux GUI를 구성한 후 USB 3.0 포트에 연결된 마우스 (무선)를 사용하여 장치를 재부팅하면 명령 줄 페이지로 이동하여 일부 파일을로드 한 다음 "[.]"인쇄를 시작합니다. . USB 주변 장치없이 보드를 다시 시작한 다음 장치를 일반 Linux GUI로 부팅 할 때까지 아무런 변화가

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Tegra K1은 GPU에서 RenderScript를 지원합니까?

Tegra K1은 GPU에서 RenderScript를 지원합니까? 나는 Mipad를 사용하여 샘플 RS 커널을 작성하고 실행했지만, CPU 사용량은 평균 95 %에 도달 할 수 있습니다. 이 같은 커널이 같은 #pragma version(1) #pragma rs java_package_name(com.example.android.rs.hellocomput

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Tegra TK1에서 malloc()과 cudaHostAlloc()을 사용하여 할당 된 데이터의 CPU 메모리 액세스 대기 시간

malloc()에 할당 된 데이터와 cudaHostAlloc()에서 할당 된 데이터의 액세스 대기 시간을 비교하는 간단한 테스트를 수행하고 있습니다. 호스트 (CPU가 액세스를 수행 중입니다). cudaHostAlloc()으로 할당 된 데이터에 액세스하는 것이 Jetson Tk1에서 malloc()으로 할당 된 데이터에 액세스하는 것보다 훨씬 느리다는 사실