我想在我的CUDA6.0项目中为我的C++文件使用C++11标准。当我将CUDA6.0NsightEclipse设置中的编译器更改为g++并添加-std=c++11选项时，我收到了很多这样的错误:error:namespace"std::__gnu_cxx"hasnomember"__normal_iterator"显然，我必须为CUDA和我的C++文件“选择”一次编译器。我该怎么做？安装支持未记录的C++11的CUDA6.5不是一个选项。 最佳答案 问题是CUDA6.0不支持C++11标准，当将-std=c++11选项传递给编译器
我最近尝试将我的Tensorflow安装从0.6升级到0.7.1(Ubuntu15.10、Python2.7)，因为它被描述为与更多最新的Cuda库兼容。一切都运行良好，包括来自Tensorflow入门页面的简单测试。但是我无法使用cuDNN。使用cuDNN运行程序时，我首先收到警告“无法加载cuDNNDSO”后来程序崩溃了Itensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:717]CreatingTensorFlowdevice(/gpu:0)->(device:0,name:GeForceGTX980,pcibusid:0000:01
当我在Windows7(相对于Linux)中运行我的CUDA应用程序时，我注意到性能受到很大影响。我想我可能知道减速发生在哪里:无论出于何种原因，WindowsNvidia驱动程序(版本331.65)在通过运行时API调用时不会立即分派(dispatch)CUDA内核。为了说明这个问题，我分析了mergeSort应用程序(来自CUDA5.5附带的示例)。首先考虑在Linux中运行时的内核启动时间:接下来，考虑在Windows中运行时的启动时间:这post表明问题可能与批处理内核启动的Windows驱动程序有关。无论如何我可以禁用这个批处理吗？我运行的是GTX690GPU、Windows
我正在访问一台远程计算机，该计算机具有用于CUDA计算的良好nVidia卡，但我无法找到一种方法来了解它使用的是哪种卡以及CUDA规范(版本等)是什么。我在终端上使用了“lspci”命令，但没有nvidia卡的迹象。我很确定它有nVidia卡，并且似乎安装了nvcc。但我真的很想弄清楚显卡和CUDA规范。有什么想法吗？谢谢! 最佳答案 如果您能找到CUDASDK目录的安装位置，那么您只需运行deviceQuery示例，它将告诉您所有您需要了解的信息以及更多信息。可执行文件应位于$(SDK)/C/bin/linux/release/d
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。这个问题似乎不是关于aspecificprogrammingproblem,asoftwarealgorithm,orsoftwaretoolsprimarilyusedbyprogrammers的.如果您认为这个问题是关于anotherStackExchangesite的主题，您可以发表评论，说明问题可能在哪里得到解答。关闭8年前。Improvethisquestion我最近安装了带有驱动程序331.67的cuda工具包5.5(我有一个GeForceGTX680)。出于某种原因，我无法运行任何测试脚
我最近从GTX480升级到GTX680，希望三倍数量的内核能够显着提高我的CUDA代码的性能。令我震惊的是，我发现我的内存密集型CUDA内核在GTX680上运行速度慢了30%-50%。我意识到这不是严格意义上的编程问题，但它确实会直接影响CUDA内核在不同设备上的性能。任何人都可以深入了解CUDA设备的规范以及如何使用它们来推断它们在CUDAC内核上的性能吗？ 最佳答案 不完全是您问题的答案，但一些信息可能有助于了解GK104(Kepler、GTX680)与GF110(Fermi、GTX580)的性能:在Fermi上，内核的运行频率
我是一名CS专业的大四学生。目前我正在上计算机体系结构类(class)。我们需要做一个项目。我想做一些与CUDA相关的事情，与串行实现相比，计算的性能会有适度的提升。我对数据库非常感兴趣，所以我决定做一些与SQL相关的事情。我只有使用MySQL的经验，我找不到任何与如何使用CUDA使用MySQL相关的内容。我只能找到一个关于SQL的研究，它使用SQLite。我不确定该做什么以及如何收集有关此主题的信息，因此我决定听取您的意见。最好的 最佳答案 以防有人最终进入此页面，PGStorm是PostgreSQL数据库的外部数据包装模块。
当我需要固定(页面锁定)内存时，我试图弄清楚CUDA(或OpenCL实现)是否说实话。我试过cudaMallocHost并查看了/proc/meminfo值Mlocked和Unevictable，都保持在0并且永远不会上升(/proc//status报告VmLck也为0)。我用了mlock页面锁定内存并且值按预期上升。因此，这种行为的两个可能原因可能是:我没有从CUDAAPI获得页面锁定内存，并且cudaSuccess是假的CUDA绕过操作系统计数器来获取页面锁定内存，因为CUDA对linux内核有一些魔力所以实际的问题是:当我使用CUDA分配页面锁定内存时，为什么我无法从操作系统获取
#方式一#importos#os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='5'#方式二#importtorch#torch.cuda.set_device(5)官方文档：当使用PyTorch进行深度学习训练时，通常需要使用CUDA加速计算。在使用PyTorch进行训练之前，需要确保已经正确设置了可见的GPU设备，并且已经初始化了CUDA环境。os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']是一个环境变量，可以通过设置它来限制程序所能看到的可用GPU设备列表，从而确保程序只使用指定的GPU设备。设置该环境变量可以使用os.environ['CUDA_
CUDA中的表面对象和纹理对象有什么区别？我应该什么时候使用其中一种？据我从开发人员文档中得知，它们完全相同。两者似乎都是使用特殊纹理内存的CUDA数组。唯一的区别似乎是访问内存的API方法。 最佳答案 Textures是只读的，surfaces是可写和可读的。SurfaceAPI后来被引入来适应这种差异。对内核只读的数据使用纹理，如果内核也写入数据，则为表面。 关于memory-CUDA表面与纹理，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： ht
