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
我需要使用CUDA对矩阵(基本上是内存中一次浮点值的vector)的每个元素求平方根。矩阵维度不是已知的“先验”，可能会有所不同[2-20.000]。我在想:我可能会像这样使用(正如乔纳森在这里建议的那样)一个block维度:intthread_id=blockDim.x*block_id+threadIdx.x;并检查thread_id是否低于rows*columns...这非常简单直接。但是有什么特殊的性能原因为什么我应该使用两个(甚至三个)block网格维度来执行这样的计算(记住我毕竟有一个矩阵)而不是一个？我在考虑合并问题，比如让所有线程按顺序读取值
这段代码打印1是正确的行为还是g++4.5的怪癖？#include#includeusingnamespacestd;intmain(){structA{};cout我认为cv限定符的不同类型作为非常不同的类型受到威胁，即使较少的cv限定类型可以隐式转换为更多cv限定的类型。 最佳答案 typeid根据C++标准(摘自ISO/IEC14882:2003的§5.2.8)忽略cv限定符:Thetop-levelcv-qualifiersofthelvalueexpressionorthetype-idthatistheoperandof
我正在使用LogitechC920和OpenCV开发一个小型网络摄像头应用程序。在给定的分辨率下，我实际上可以毫无问题地从相机获取图像。但是除了框架的宽度和高度，我无法访问相机中的任何设置。我有以下代码。如您所料，代码生成了除前两行之外的所有零行。我做错了什么吗？或者这是罗技的另一个专有BS？如果这是OpenCV的限制，是否有任何其他选项可以在Windows操作系统中为该网络摄像头开发应用程序？m_cam.open(0);if(!m_cam.isOpened())//checkifwesucceeded{std::cerr(m_cam.get(CV_CAP_PROP_FOURCC));
要点GPU对比CPU计算正弦和：使用单CPU、使用OpenMP库和CUDACUDA并行计算：3D网格运行内核：线程块，线程线性处理3D数组，并行归约，共享内存，矩阵乘法/平铺矩阵乘法，基本线性代数子程序平铺分区，矢量加载，warp级内在函数和子warp，线程发散和同步，联合组使用2D和3D模板，迭代求解偏微分方程和图像处理使用GPU纹理硬件执行快速插值，图像配准蒙特卡洛模拟3D伊辛模型CUDA流CUDA正电子发射断层扫描仪校准和图像重建GPU扩展矩阵乘法示例假设我们有两个矩阵，AAA和BBB。假设AAA是一个n×mn\timesmn×m矩阵，这意味着它有nnn行和mmm列。还假设BBB是m×w
我正在编写一个基于cuda的程序，需要定期将一组项目从GPU传输到主机内存。为了保持进程异步，我希望使用cuda的UMA在主机内存中有一个内存缓冲区和标志(这样GPU和CPU都可以访问它)。GPU将确保标志已清除，将其项目添加到缓冲区，然后设置标志。CPU等待设置标志，从缓冲区中复制内容，然后清除标志。据我所知，这不会产生任何竞争条件，因为它会强制GPU和CPU轮流，始终读取和写入彼此相对的标志。到目前为止，我还没有能够让它工作，因为似乎确实存在某种竞争条件。我想出了一个具有类似问题的更简单的示例:#include__global__voiduva_counting_test(intn
我最近在我的ubuntu14.10系统中安装了OpenCv并且我正在运行一个程序并且正在运行cv::BackgroundSubtractorMOG2我遇到了一个错误。错误是cannotdeclarevariable‘bg’tobeofabstracttype‘cv::BackgroundSubtractorMOG2’为什么我会遇到这个错误我的代码示例intmain(intargc,char*argv[]){Matframe;Matback;Matfront;vector>hand_middle;VideoCapturecap(0);BackgroundSubtractorMOG2bg;
我正在尝试从我从python脚本通过管道传输的CSV字符串创建一个cv::Mat。我目前正在使用python2.7、C++和OpenCV3.0，我所能找到的只是如何在OpenCV2.4中执行此操作，但问题是它与3.0有很大不同，后者以某种方式使用了ml::TrainData。我不明白它是如何工作的，也没有示例代码!:-(我的python脚本所做的是将np.array传输为CSV，它看起来像这样:importsysimportnumpyasnpimportcsvcsvToSend=csv.writer(sys.stdout,delimiter=',')data=np.array([[3,
我正在调试一些在Ubuntu14上使用OpenCV的C++代码，众所周知，它可以在Ubuntu12上运行，也可能与其他OpenCV库构建一起运行。之前是什么intkey_pressed=waitKey(0);cout但此代码无效，在输出中我有key_pressed1048603此代码有效:charkey_pressed=cv::waitKey();cout此代码有效，在输出中我有key_pressed27这种行为的原因是什么？附言documentationsayscv::waitKey()返回int，那么我们为什么要把它转换成char？ 最佳答案
我有两个矩阵，每个都是MxN，其中M=16和N大得多(比如n=262144，例如)。我的目标是生成一个长度为N的vector，其中每个元素对应于每个矩阵中的nthvector的点积。我尝试了以下方法，其中cIdx对应于每个矩阵中列vector的列索引。毫不奇怪，NVIDIAVisualProfiler告诉我这种方法主要受内存带宽限制。publicstaticvoidMatrixDotProduct(float*matrix1,float*matrix2,float*dotProduct,int2matrixDimensions){inti=blockIdx.x*blockDim.x+t
