我想知道在CUDA中是否有将指向成员的指针传递给设备函数的方法。由于指针实际上只是相对于结构/类，它似乎没有任何理由不起作用，但我似乎无法编译代码。#includestructS{intF1;intF2;intF3;};__device__Sx;__global__voidinitialize_S(){x.F1=100;x.F2=200;x.F3=300;}__global__voidprint_S(intS::*m){printf("val:%d\n",x.*m);}intmain(){initialize_S>>();print_S>>(&S::F1);cudaDeviceSync
我正在尝试分配设备内存并将指针存储为全局变量。但是，当我尝试从内核访问内存时，我从cudaDeviceSynchronize()收到此错误:cudaErrorIllegalAddress。我检查了从cudaMalloc和cudaMemcpy返回的cudaStatus代码，它们都成功了。我希望下面的示例足够直截了当，足以说明我想做什么。基本上，我有大量示例数据，我希望所有内核都能从中读取这些数据，但我不想每次都必须将指针传递给内核调用。我正在使用Windows8x64，使用VisualStudio2012和nvcc(通过VS集成)编译代码。目标是x64调试可执行文件。我的设备是GTX78
正向代理访问https;报错curl:(56)ReceivedHTTPcode502fromproxyafterCONNECTNGINX报错：proxy_connect:connectionerrorwhileconnectingtoupstream内网服务器通过正向代理nginx，访问公网业务平台。文章目录正向代理访问https;报错curl:(56)ReceivedHTTPcode502fromproxyafterCONNECTNGINX报错：proxy_connect:connectionerrorwhileconnectingtoupstream前言一、正向代理配置二、测试正向代理三、
目录首先安装:进入文件夹cdvue-element-adminnpmi下载依赖 这时候出现了报错 Anunknowngiterroroccurred 解决方案： 之后重新下载依赖即可今天从github上下载了一个项目（vue-element-admin）,但是出现了一些问题，这里记录一下过程及解决方案。首先安装: gitclonehttps://github.com/PanJiaChen/vue-element-admin.git 进入文件夹cdvue-element-adminnpmi下载依赖 这时候出现了报错 Anunknowngiterroroccurred 解决方案：在c盘用户下找到
一些编译器选项实际上可能需要额外的链接选项才能真正有效。例如，启用GCC'sLinkTimeOptimization,-flto选项必须在编译命令和链接命令中传递。有一个漂亮的builtincmakecommand用于添加编译选项，但据我所知，没有相应的链接选项命令。即使有，当我使用的编译选项暗示它们时需要明确指定它们也会很烦人。那么add_compile_options(-flto)是否将-flto添加到link命令？如果没有，我是否需要直接设置(LINK_FLAGS....？ 最佳答案 add_compile_options和t
在我的应用程序中，我包含了boost/system/error_code.hpp(boost1.58)但不想链接到boost_system，而是有一个仅header的解决方案。我通过定义应该可行的BOOST_ERROR_CODE_HEADER_ONLY来阅读。但不幸的是，它没有按预期工作。我仍然收到boost::system::system_category()的链接器错误。我想知道这是否应该有效，如果有效如何。boostheader中的代码是:#ifdefBOOST_ERROR_CODE_HEADER_ONLYinlineconsterror_category&system_cate
我想在我的项目中清理CUDA内核的参数。现在，内核需要3个uint32_t数组，这导致代码非常难看:(id表示全局线程ID，valX是某个任意值)__global__voidsome_kernel(uint32_t*arr1,uint32_t*arr2,uint32_t*arr3){arr1[id]=val1;arr2[id]=val2;arr3[id]=val3;}我想用一个结构包围所有这些数组:typedefstructS{uint_32_tarr1,uint_32_tarr2,uint_32_tarr3,uint32_tsize}S;其中size表示结构中每个arrX的长度。我想
情况是这样的。我有一个运行while循环的线程block，当且仅当这些线程中的任何一个满足某些条件时，我才需要循环继续。为此，我使用一个共享变量作为继续标志，该标志在每次迭代开始时由线程#0清除，后跟__syncthreads()，并且可以由任何线程在迭代期间设置如果满足继续条件，则迭代。然后在下一次迭代的检查点之前再次调用__syncthreads()以确保线程同步。内核基本上是这样的:__global__voidfoo(void*data){__shared__intblockContinueFlag;do{if(threadIdx.x||threadIdx.y||threadId
有没有办法测量CUDA中某个内存指令或代码行的内存带宽？（NVPROF可以输出整个内核的内存带宽。）如果Clock（）函数是唯一的方法，那么计算带宽的方程式是什么？（汇总地址为每个{指令或代码行}除以（）差异吗？）我想查看某个指令或限制内存带宽的代码线。（例如，MSHR..）我有两个设备GTX980（Maxwell，SM_52）和P100（Pascal，SM_60），上面是X86_64BITSLinux系统。看答案一种可以提供一些见识的工具是Nsight工具中的指令级分析。它可以使您了解当SM“失速”（未能发布任何指示）时应归咎于哪一行。由于LD/ST指令没有阻止执行，因此您经常立即看到摊位下
假设有一个整数vector。现在我们想要合并，我们选择2个相邻元素v[I]和v[I+1](对于每个有效的I)并执行v[I]=v[I+1]+v[I]。并删除v[I+1]。继续这样做，直到vector中只剩下一个元素。(注意I=0&I=v.size()-1也被认为是相邻的)。所以我们需要尝试所有这些可能的组合(即我们首先采用哪一对并合并问题，如果需要进一步说明，请在评论中告诉我)每次我们合并时，我们都会做成本+=v[I]+v[I+1]。目标是最小化成本。举个例子说vector是123。合并[123]->[3,3]&cost=3->[6]&cost=9另一种方式[123]->[1,5]&co
