我们在使用CUDA动态并行时遇到了性能问题。目前，CDP的执行速度至少比传统方法慢3倍。我们做了最简单的可重现代码来展示这个问题，就是把一个数组的所有元素的值都增加+1。即，a[0,0,0,0,0,0,0,.....,0]-->kernel+1-->a[1,1,1,1,1,1,1,1,1]这个简单示例的目的只是为了查看CDP是否可以像其他的一样执行，或者是否存在严重的开销。代码在这里:#include#include#defineBLOCKSIZE512__global__voidkernel_parent(int*a,intn,intN);__global__voidkernel_s
我怎样才能:将cudaMallocPitch浮点内存绑定(bind)到2D纹理引用复制一些主机数据到设备上的二维数组将一个添加到纹理引用并写入a.)Pitch二维数组或b.)写入线性内存数组读回答案并展示。下面是一个应该完成这个的代码。请注意，对于NxN数组大小，我的代码有效。对于NxM，其中N!=M，我的代码基本没问题(不是正确的结果)。如果你能解决这个问题，我将奖励你1个互联网(数量有限)。也许我疯了，但根据文档，这应该有效(而且它确实适用于方阵!)。附加代码应使用“nvccwhateveryoucallit.cu-orunit”运行。感谢您的帮助!#include#include
我正在研究一种算法，它可以多次执行几乎相同的操作。由于该操作由一些线性代数(BLAS)组成，我想我会尝试使用GPU来完成此操作。我已经编写了我的内核并开始将内核推送到命令队列中。因为我不想在每次通话后都等待，所以我想我会尝试将我的通话与事件进行菊花链连接，然后开始将这些事件推送到队列中。callkernel1(returnevent1)callkernel2(waitforevent1,returnevent2)...callkernel1000000(vaitforevent999999)现在我的问题是，是否所有这些都被推送到驱动程序存储队列的图形芯片？它限制了我可以使用的事件数量，
在某些代码中，我们需要为具有对称实数矩阵(Ax=lambaBx)的广义特征值问题获取自动vector和自动值。此代码使用来自LACPACK的DSPGVX。我们想使用MAGMA函数在GPU上加速它。我们在这个论坛上询问并得到了关于这个的答案http://icl.cs.utk.edu/magma/docs/zhegvx_8cpp.html我们矩阵的大小(N)从100到50000甚至更多，这与分子中的原子数有关。我们观察到:a)对于大于2500(大约)的N，MAGMA就不起作用；分段故障b)MAGMA总是比LAPACK顺序运行慢，大约慢10倍这种行为是否正常，我们可以克服吗？任何人都可以报告
我在这样的断言语句中收到警告controllingexpressionisconstant:assert(...&&"errormessage");为什么要对这个断言发出警告？我怎样才能抑制这个警告？NVCC是NVIDIA的cuda编译器，我觉得是基于LLVM的。为什么它会发出此警告，而GCC或VisualC++编译器可以正常编译？ 最佳答案 可移植的替代方案(可能包含在宏中)类似于:{constboolerror_message=true;assert([...]&&error_message);}澄清我的意思:#definemy
我编写了一个简单的测试程序，我在其中执行ComplextoComplexFT，我只是生成了一些数据1..50并将其插入数组的每个索引的实部和虚部。当我做这样的操作时IFFT(FFT(A))=A为了测试它们，我得到了每个库的不同结果。FFTW，我必须将输出除以len(A)才能得到原来的A但是，使用CUFFT进行正向然后反向FFT，看起来我必须除以(sqrt(2)*50)才能返回原始数据。这个额外的平方根因子从何而来？根据CUFFT文档:CUFFT执行非标准化的FFT；也就是说，执行前向对输入数据集进行FFT，然后对结果进行逆FFTset产生的数据等于按数量缩放的输入元素。通过大小的倒数缩
我想知道是否有更有效的写法a=a+b+c？thrust::transform(b.begin(),b.end(),c.begin(),b.begin(),thrust::plus());thrust::transform(a.begin(),a.end(),b.begin(),a.begin(),thrust::plus());这行得通，但是有没有一种方法可以只使用一行代码来获得相同的效果？我查看了示例中的saxpy实现，但是它使用了2个vector和一个常量值；这样效率更高吗？structarbitrary_functor{template__host____device__void
在下面发布的字符中，我比较了FFTW和CUFFT中运行IFFT的结果。结果不同的可能原因是什么？舍入误差真的那么多吗？这是相关的代码片段:cufftHandleplan;cufftComplex*d_data;cufftComplex*h_data;cudaMalloc((void**)&d_data,sizeof(cufftComplex)*W);complex*temp=(complex*)fftwf_malloc(sizeof(fftwf_complex)*W);h_data=(cufftComplex*)malloc(sizeof(cufftComplex)*W);memset
我想知道如何在向卡发送任务时显示显卡能力的百分比。就像Gnome的系统监视器。此外，如何获取设备参数以根据其硬件规范计算百分比nvidia-smi-a如何获得利用率？是否有CudaAPI可以向卡询问此信息？ 最佳答案 ProcessHacker这样做(这仅适用于Windows)，但它不是特定于CUDA的。我知道它使用了一些未记录的函数——看看theplugin'ssourcecode了解具体方法。 关于c++-你如何计算nvidia(支持cuda)的gpu卡上的负载？，我们在StackO
我正在尝试使用CUDA在GPU上使用opencv处理一些图像处理任务。我正在使用ubuntu。我毫无问题地设置了我的两个产品Opencv和Cuda，我确信这一点。但是，当我尝试在eclipse中运行sampleCOde时，出现错误:OpenCV错误:在mallocPitch中没有GPU支持(库在没有CUDA支持的情况下编译)，文件/home/muad/Source/OpenCV-2.4.2/modules/core/src/gpumat.cpp，第749行我重做了我的opencv，但我还是明白了。 最佳答案 如文档中所述，您必须使用
