是否可以在Android-Opencv中构建基于CUDA的opencv代码？我的Intent是在Androidopencv中构建一个启用了CUDA的Opencv项目？有人试过吗？我在谷歌上搜索了一下，没有找到任何线索？ 最佳答案 OpenCV不支持CUDAforAndroid，因为CUDA还没有被任何安卓设备支持。Tegra5可能会支持CUDA(我在嵌入式或ARM平台上看到的最接近CUDA的是NVIDIA的演示开发板Kayla(https://developer.nvidia.com/content/kayla-platform))
昨天的项目还不错，但是今天(REV22)更新Sdktools和ADT时，运行项目时出现“UnabletoresolvesuperclassofL...”的错误。我的项目使用ActionbarSherlock和SlidingMenu。我已经试过了:将外部jar复制到我项目的“libs”文件夹中。(我以前已经这样做过)Properties->JavaBuildPath->Projects并在那里添加库项目。清理和重建重置电脑或IDE尝试其他也包含项目库的项目关注ClassnotfounderrorafterupdatingADTandAndroidsdktoolstolatestver22
这是一个相当简单的问题，但谷歌搜索似乎没有答案，所以。我想知道的是，如果我有两block能够运行cuda的gpu卡(相同)，我的内核是否可以跨越这些卡？或者它绑定(bind)到一张卡或另一张？IE。cuda是提供了整套可用的gpu内核，还是仅提供了运行它的卡上的内核。如果是这样，为了实现它，我需要了解什么特别的东西吗？除了cudasdk之外，还有什么值得了解的例子吗？目标语言当然是C/C++。 最佳答案 单个CUDA内核启动绑定(bind)到单个GPU。为了使用多个GPU，需要启动多个内核。cuda设备运行时APIfocuseson
我在使用cudaGraphicsGLRegisterBuffer()时遇到随机cuda内存分配错误。我有一个相当大的OpenGLPBO对象，它与它和CUDA共享。PBO对象创建如下:GLuintbuffer;glGenBuffers(1,&buffer);glBindBuffer(GL_PIXEL_UNPACK_BUFFER,buffer);glBufferData(target,rows*cols*4,NULL,GL_DYNAMIC_COPY);glUnmapBuffer(_target);glBindBuffer(_target,0);物体很大。宽度和高度是5000。但是，它在我的
我一直在尝试创建模板内核，但在我的程序中调用它们时遇到了一些问题。我有一个Matrix模板类，以及里面定义的一些方法矩阵.h:templateclassMatrix{...voidsum(Matrix&m1,Matrix&m2,Matrix&sum);...}#include"Matrix.cu"矩阵.cu:#include"MatrixKernel.h"templatevoidMatrix::sum(constMatrix&m,Matrix&sum){...sumKernel>>(Matrixm1,Matrixm2,Matrixsum)...}矩阵内核.h:template__glo
据我所知，Cuda流和memorycpyasync需要我们将不同的内核、内存操作标记为不同的流，以使gpu操作与cpu操作并发。但是是否有可能拥有一个持久内核。这个内核启动一次，永远循环，检查“一些标志”以查看是否有来自CPU的数据然后对其进行操作。当这“一段”数据完成时，GPU为CPU设置一个“标志”，CPU看到它并将数据复制回来。该内核永远不会结束运行。这是否存在于当前的cuda编程模型中？我能得到的最接近这个的是什么？ 最佳答案 是的，这是可能的。一种方法是使用零拷贝(即GPU映射)主机内存。主机将其数据放在映射区域中，GPU
我正在使用CUDA，我试图在某个ifblock被命中后停止我的内核工作(即终止所有正在运行的线程)。我怎样才能做到这一点？我真的被困在这里了。 最佳答案 CUDA执行模型在设计上不允许block间通信。如果不诉诸assert或trap类型的方法，这可能会使这种内核中止条件操作难以可靠地实现，这可能会导致上下文破坏和数据丢失这可能不是您想要的。如果您的内核设计涉及少量具有“驻留”线程的block，那么唯一的方法是某种原子自旋锁，它很难可靠地工作，并且会大大降低内存Controller性能和可实现的带宽.另一方面，如果您的内核设计有相当
cuda调试由于在编程过程中发现不同的网格块的结构，对最后的代码结果有影响，所以想记录一下解决办法。CUDA的Context、Stream、Warp、SM、SP、Kernel、Block、Gridcudacontext(上下文)context类似于CPU进程上下，表示由管理层Drive层分配的资源的生命周期，多线程分配调用的GPU资源同属一个context下，通常与CPU的一个进程对应。CUDAStreamCUDAStream是指一堆异步的CUDA操作，他们按照host代码调用的顺序执行在device上。Stream维护了这些操作的顺序，并在所有预处理完成后允许这些操作进入工作队列，同时也可以
VisualStudio2013是否支持Cuda6？如果不是，是否有破解方法可以让两者相互配合？我看到升级到VS2013有很多值(value)，因为它(VC++)更好地实现了C++11标准，升级到CUDA6的统一内存架构和其他改进。 最佳答案 CUDA6官方支持的内容列在cuda-getting-started-guide-for-microsoft-windowspdf文档中，该文档随CUDA6工具包一起安装。VS2013官方不支持CUDA6。VS2013官方支持CUDA6.5，可以从安装CUDA6.5工具包的相应文档中验证。
我想使用推力将内存从主机复制到设备thrust::host_vectorh_vec(1d_vec(1使用CUDA流类似于使用流将内存从设备复制到设备的方式:cudaStream_ts;cudaStreamCreate(&s);thrust::device_vectord_vec1(1问题是我无法将执行策略设置为CUDA以指定从主机复制到设备时的流，因为在这种情况下，推力会假定两个vector都存储在设备上。有没有办法解决这个问题？我正在使用来自github的最新推力版本(在version.h文件中显示为1.8)。 最佳答案 如评论中
