我正在尝试将CUDA内核与C++自动工具项目链接起来，但似乎无法通过链接阶段。我有一个文件GPUFloydWarshall.cu，其中包含内核和一个包装器C函数，我想将其放入库libgpu.a中。这将与项目的其余部分保持一致。这有可能吗？其次，该库需要链接到大约十个其他库，用于目前使用mpicxx的主要可执行文件。目前我正在使用/生成以下命令来编译和创建libgpu.a库nvcc-rdc=true-c-otemp.oGPUFloydWarshall.cunvcc-dlink-oGPUFloydWarshall.otemp.o-L/usr/local/cuda/lib64-lcuda-l
我一直致力于物理模拟，需要生成大量随机数(如果你想要一个想法，至少10^13)。我一直在使用Mersennetwister的C++11实现。我还读到，同样算法的GPU实现现在是Cuda库的一部分，并且GPU可以非常高效地完成这项任务；但我找不到明确的数字或基准比较。例如，与8核i7相比，上一代的Nvidia卡在生成随机数方面是否性能更高？如果是，价格是多少？我认为我的模拟可以通过让GPU生成大量随机数并由CPU完成其余的工作来获得好处。 最佳答案 可以在这里找到一些比较:https://developer.nvidia.com/
很难说出这里要问什么。这个问题模棱两可、含糊不清、不完整、过于宽泛或夸夸其谈，无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开，visitthehelpcenter.关闭10年前。http://developer.download.nvidia.com/CUDA/training/GTC_Express_Sarah_Tariq_June2011.pdf在上面的教程(幻灯片29)中，他们启动了3个指向int的指针:int*a,*b,*c;显然这是类型(int*)，但它们以某种方式使内核可以使用语法a[index]访问其索引。他们还使用一些(对我来说)未知的命令来初始化他们的
我知道“每个warp包含连续的、增加的线程ID的线程，第一个warp包含线程0”，所以前32个线程应该在第一个warp中。我还知道一个warp中的所有线程都在任何可用的流式多处理器上同时执行。据我了解，因此，如果只执行一个warp，则不需要线程同步。但是如果我在倒数第二个ifblock中删除任何__syncthreads()，下面的代码会产生错误的答案。我试图找到原因，但最终一无所获。我真的希望得到你的帮助，所以你能告诉我这段代码有什么问题吗？为什么我不能只离开最后一个__syncthreads()并得到正确的答案？#defineBLOCK_SIZE128__global__voidr
自2016年11月以来，可以编译引用Eigen3.3的CUDA代码-请参阅thisanswerThisanswer不是我要找的，现在可能已经“过时”了，因为现在可能有更简单的方法，因为以下内容写在docs中StartingfromEigen3.3,itisnowpossibletouseEigen'sobjectsandalgorithmswithinCUDAkernels.However,onlyasubsetoffeaturesaresupportedtomakesurethatnodynamicallocationistriggeredwithinaCUDAkernel.另见he
近期由于毕设需要使用Yolo，于是经过两天捣腾，加上看了CSDN上各位大佬的经验帖后，成功搭建好了GPU环境，并能成功使用。因而在此写下这次搭建的历程。万事开头难，搭建环境很费时间，如果一开始版本不对应，到后面就要改来改去，很麻烦。首先要注意以下事项：1.你的显卡驱动版本。2.你的显卡算力。3.Cuda和Cudnn版本对应问题。4.Torch和Python对应关系。我个人配置如下：Python3.7+CUDA11.6+CUDNN8.4.0+Torch1.12.0目录一、Anaconda下载与安装二、查看电脑显卡信息tips：查看显卡算力三、CUDA下载与安装3.1查询Cuda版本3.2下载CU
我正在尝试将CUDA文件添加到我现有的C++VisualStudio项目中。我安装了CUDA5.0SDK，我创建了一个新的.cu文件，还在CUDA文件属性中将其项目类型设置为CUDA/C++。但看起来它只是不编译给出错误，说编译器不识别CUDA关键字。我得到的错误之一是:errorC2065:'threadIdx':未声明的标识符有什么建议吗？ 最佳答案 我发现最好的方法是在现有的CPU项目中执行以下操作1)构建依赖->构建定制点击Cuda复选框2)使用向导创建一个新的简单CUDA项目(无论如何你可能想先测试你的CUDA项目构建是否
最近开始在CUDA上开发，遇到了atomicCAS()的问题。要在设备代码中对内存进行一些操作，我必须创建一个互斥量，以便只有一个线程可以在代码的关键部分使用内存。下面的设备代码在1个block和多个线程上运行。__global__voidcudaKernelGenerateRandomGraph(...,int*mutex){inti=threadIdx.x;...do{atomicCAS(mutex,0,1+i);}while(*mutex!=i+1);//criticalsection//dosomemanipulationswithobjectsindevicememory*m
我想在一个程序中调用具有动态分配的共享内存的模板化CUDA内核的不同实例化。我第一个天真的方法是写:template__global__voidkernel(T*ptr){extern__shared__Tsmem[];//calculationshere...}templatevoidcall_kernel(T*ptr,constintn){dim3dimBlock(n),dimGrid;kernel>>(ptr);}intmain(intargc,char*argv[]){constintn=32;float*float_ptr;double*double_ptr;cudaMall
在西方的天际，正在云海中下沉的夕阳仿佛被溶化着，太阳的血在云海和太空中弥漫开来，映现出一大片壮丽的血红。“这是人类的落日。”一，miniconda下载安装以及注意事项1，下载进入官网miniconda正常选择最新版Miniconda3Linux64-bit,jetson选择Miniconda3Linux-aarch6464-bit。点击下载或者右键复制下载链接，使用命令下载到~/Downloads：wget-P~/Downloadshttps://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh2，安装进入minicon
