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c++ - 使用 CUDA Thrust 确定每个矩阵列中的最小元素及其位置

我有一个相当简单的问题,但我想不出一个优雅的解决方案。我有一个Thrust代码,它生成包含值的相同大小的cvector。假设这些cvector中的每一个都有一个索引。我想为每个vector位置获取值最低的cvector的索引:例子:C0=(0,10,20,3,40)C1=(1,2,3,5,10)作为结果,我会得到一个vector,其中包含具有最低值的Cvector的索引:result=(0,1,1,0,1)我考虑过使用thrustzip迭代器来完成它,但遇到了一些问题:我可以压缩所有cvector并实现一个任意转换,它接受一个元组并返回其最低的索引值,但是:如何迭代元组的内容?据我所知

c++ - 在 CUDA 中使用 SIMD 实现位循环运算符

我知道StackOverflow不是用来向其他人询问代码的,但让我来说说。我正在尝试在CUDAC++设备代码中实现一些AES函数。在尝试实现左字节旋转运算符时,我很不安地看到没有原生的SIMDintrisic。所以我开始了一个天真的实现,但是……它很大,虽然我还没有尝试过,但由于昂贵的拆包/包装,它不会很快……所以,有什么办法吗至少有点效率的每字节位循环操作?如果你不想看,这里是代码。__inline____device__uint32_tper_byte_bit_left_rotate(uint32_tinput,uint8_tamount){return((((input&0xFF

c++ - 在 CUDA 中测试无穷大

在CUDA程序中,我最近使用returnx==INFINITY||x==-INFINITY;INFINITY是从math.h到return!isfinite(x);并且很惊讶地得到了不同的结果。gnu.org表明他们实际上应该表现相似。我错过了什么吗?是否不允许在CUDA内核中使用INFINITY?编辑:我刚刚发现isinf并注意到检查使用returnisinf(x);给出与INFINITY检查相同的结果。为什么不是isfinite(x)==!isinf(x)? 最佳答案 isfinite(a)与!isnan(a)&&!isinf(

c++ - 一个设备的多个 CUDA 上下文——有什么意义吗?

我以为我已经掌握了这一点,但显然我没有:)我需要使用NVENC从编码器不接受的任何格式的帧中执行并行H.264流编码,所以我有以下代码管道:调用通知新帧已到达的回调我将帧复制到CUDA内存并执行所需的颜色空间转换(只有第一个cuMemcpy是同步的,所以我可以从回调中返回,所有未决操作都被推送到专用流中)我将一个事件推送到流上并让另一个线程等待它,一旦它被设置,我就获取CUDA内存指针和正确颜色空间中的帧并将其提供给解码器出于某种原因,我假设如果我在并行线程中执行此管道,则每个线程都需要一个专用上下文。代码很慢,经过一些阅读后我了解到上下文切换实际上很昂贵,然后我得出的结论是它没有意义

c++ - 安装后CUDA编译报错

我想开始使用C++进行CUDA编程,并从Nvidia官方网站安装了工具包v9.0。我在VS2017上运行了deviceQuery.cpp,一切正常:CUDADeviceQuery(RuntimeAPI)version(CUDARTstaticlinking)Detected1CUDACapabledevice(s)Device0:"GeForceGTX960M"CUDADriverVersion/RuntimeVersion9.0/9.0CUDACapabilityMajor/Minorversionnumber:5.0Totalamountofglobalmemory:2048MBy

windows10操作系统 显卡MX150 安装CUDA+cuDNN+pytorch

本人水平有限,如有问题请多指正笔记本系统:Windows1064位显卡:NVIDIAGeForceMX150显卡驱动程序版本:512.78显卡驱动程序支持CUDA版本:11.6.134及以下安装CUDA:11.6.0安装cuDNN:8.7.0一、安装CUDA1、确定CUDA版本查看本机驱动程序版本。打开“NVIDIA控制面板”,点击“帮助”,“系统信息”。驱动程序版本“512.78”1.1、显卡驱动支持的CUDA版本安装CUDA工具包,对显卡驱动版本有最低要求查看显卡驱动版本最低要求:本机驱动程序版本512.78,可安装CUDA12.0以下版本https://docs.nvidia.com/c

c++ - 初学者 CUDA - 简单的 var 增量不起作用

我正在使用CUDA开展一个项目。为了掌握它,我有以下代码。#includeusingnamespacestd;__global__voidinc(int*foo){++(*foo);}intmain(){intcount=0,*cuda_count;cudaMalloc((void**)&cuda_count,sizeof(int));cudaMemcpy(cuda_count,&count,sizeof(int),cudaMemcpyHostToDevice);cout>>(&count);cudaMemcpy(&count,cuda_count,sizeof(int),cudaMe

[超级详细系列]ubuntu22.04配置深度学习环境(显卡驱动+CUDA+cuDNN+Pytorch)--[1]安装显卡驱动

    [写在前面] 👇👇👇        如果这篇博客写的还可以的话,希望各位好心的读者朋友们到最下面点击关注一下Franpper的公众号,或者也可以直接通过名字搜索:Franpper的知识铺。快要过年了,Franpper想制作一款红包封面,但是需要100个关注者,555。      下面开始今天的内容!        Franpepr有一台旧电脑,是大学期间买的。最近把它刷成了Ubuntu系统,想配置一下深度学习环境。在这里记录同时和大家分享一下,希望对大家有所帮助。由于篇幅比较长,所以Franpper把整个安装过程分为了3篇博文,分别是显卡驱动的安装、Anaconda与CUDA的安装、c

Linux系统如何将新硬盘挂载到Home目录下

Linux系统如果将硬盘挂载到Home目录下目录1、对新增磁盘进行分区2、分区格式化3、将新硬盘临时挂载在

$ {user.home}在Ubuntu 14.04 LTS磁盘

我有一个基本的Springboot应用程序。使用SpringInitializer,嵌入式Tomcat,Thymeleaf模板引擎和包装作为可执行JAR文件。这是我的配置类之一@Configuration@EnableTransactionManagement@EnableCaching@PropertySource("file:///${user.home}/.devices/application-common.properties")publicclassDeviceApplicationConfig{..}我用devuser:devuser@localhost:~$pwd/home/d