由于Thrust库存在一些性能问题(有关详细信息，请参阅thispage)，我计划重构一个CUDA应用程序以使用CUB而不是Thrust。具体来说，就是替换thrust::sort_by_key和thrust::inclusive_scan调用)。在我的应用程序的特定点上，我需要按键对3个数组进行排序。这就是我用推力做到这一点的方式:thrust::sort_by_key(key_iter,key_iter+numKeys,indices);thrust::gather_wrapper(indices,indices+numKeys,thrust::make_zip_iterator(
我正在尝试以最有效的方式使用VBO和实例化机制。我有一个基于体素的世界，我想使用尽可能少的绘制调用来绘制它们。下面的代码准备了带有四边形的VBO:voidVoxelView::initVBOs(){/*---------------------MainOpenGLProgram---------------------*//*Verticesofatriangle(counter-clockwisewinding)*/floatdata[6][3]={//Leftbottomtriangle{-0.5f,0.5f,0.0f},{-0.5f,-0.5f,0.0f},{0.5f,-0.5f
目录一、Pytorch手动安装1.1、前提准备1.2、创建虚拟环境1.3、搜索Pytorch包1.4、选择下载符合配置的Pytorch包1.4、安装离线包二、torchvision手动安装2.1、查找对应的版本2.2、安装torchvision对于深度学习新手和入门不久的同学来说，在安装PyTorch和torchvision时经常会遇到各种各样的问题。这些问题可能包括但不限于：PyTorch与CUDA对不上：当前PyTorch版本要求的CUDA版本与系统中已安装的CUDA版本不匹配时。PyTorch和Python版本对不上：所选择的PyTorch版本与系统中已安装的Python版本不兼容。安装
我目前正在做一个我们需要解决的项目|Ax-b|^2。在这种情况下，A是一个非常稀疏的矩阵，A'A每行最多有5个非零元素。我们正在处理图像，A'A的维度是NxN，其中N是像素数。在本例中N=76800。我们计划转到RGB，然后维度将是3Nx3N。在matlab中求解(A'A)\(A'b)大约需要0.15秒，使用double。我现在已经对Eigens稀疏求解器进行了一些试验。我试过:SimplicialLLTSimplicialLDLTSparseQRConjugateGradient和一些不同的顺序。目前为止最好的是SimplicialLDLT使用AMDOrdering大约需要0.35-
我正在尝试在CUDAC++代码上运行vector步长加法函数，但对于大小为5,000,000的大型float组，它的运行速度也比我的CPU版本慢。以下是我正在谈论的相关CUDA和cpu代码:#defineTHREADS_PER_BLOCK1024typedeffloatreal;__global__voidvectorStepAddKernel2(real*x,real*y,real*z,realalpha,realbeta,intsize,intxstep,intystep,intzstep){inti=blockDim.x*blockIdx.x+threadIdx.x;if(i>>
在宇宙的浩瀚中，我们是微不足道的，但我们的思维却可以触及无尽的边界。 目录关于Anaconda：关于Pycharm：关于Pytorch：关于CUDA：关于Cudnn：一、🌎前言：二、🔖Anaconda安装三、🔖Pycharm安装四、🔖CUDA安装1、查看NVDIA显卡型号2、判断自己应该下载什么版本的cuda3、安装CUDA11.2 CUDAtoolkitDownload五、🔖Cudnn安装1、cuDNN下载2、Cudnn配置3、添加环境变量 六、🔖Pytorch安装1、pytorch安装（gpu版本和cpu版本的安装） 2、验证配置是否成功🥇Summary获取源码？私信？关注？点赞？收藏？
我编写了一个基于体素化的光线追踪器，它按预期工作但速度很慢。目前raytracer代码如下:#version430//normalizedpositonfrom(-1,-1)to(1,1)invec2f_coord;outvec4fragment_color;structVoxel{vec4position;vec4normal;vec4color;};structNode{//childrenofthecurrentnodeintchildren[8];};layout(std430,binding=0)buffervoxel_buffer{//lastlayerofthetree,
我正在开发的图形引擎出现了一个主要瓶颈，即顶点上的矩阵变换(几乎没有静态顶点)。到目前为止，我一直在用CPU转换顶点并每帧更新顶点缓冲区(数据复制本身是一个小瓶颈，但到目前为止是可以管理的)。所以我在想，如果我可以将网格缓冲区保留在GPU中，我可以在那里变换顶点并将变换后的顶点集返回到主内存以进行其他处理(后续处理需要更多的内部连接比GPU着色器允许)。这可能会消除当前代码中的瓶颈。关于如何做到这一点的任何提示？谢谢。 最佳答案 查看DX11中的流输出阶段:http://msdn.microsoft.com/en-us/librar
如果我正在使用glsl编写可视化工具，我如何保证它会利用更多的gpu？开箱即用，它只能在一张卡上运行，什么样的软件步骤/设计可以让像素着色器在多张卡上并行运行？ 最佳答案 从Jarrod的回答中的评论来看，您遇到的“问题”似乎是AFR模式(交替帧渲染)与SFR模式(拆分帧渲染)，这是驱动程序模式设置问题。在AFR模式下，驱动程序将每个完整帧发送到单个GPU，并将交替帧发送到另一个GPU。这对于您最感兴趣的是最大化帧速率并且不太关心帧延迟的游戏和动画非常有用。以这种方式使用GPU，您几乎可以毫不费力地将SLI的fps速度提高2倍。但是
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
