为什么boost::fast_pool_allocator建立在单例池之上，而不是每个分配器实例一个单独的池？或者换句话说，为什么只提供那个，而不是每个分配器都有一个池的选项？那样做会不会是个坏主意？我有一个类在内部使用大约10种不同的boost::unordered_map类型。如果我使用了std::allocator，那么在它调用delete时所有内存都会返回给系统，而现在我必须在某些时候对许多不同的分配器类型调用release_memory。我自己推出使用池而不是singleton_pool的分配器是否愚蠢？谢谢 最佳答案 分

我一直在努力弄清楚如何制作一个我认为是简单的内核来取二维矩阵中的值的平均值，但我在直接思考它时遇到了一些问题。根据我的deviceQuery输出，我的GPU有16MP，32cores/mp，block最大为1024x1024x64，我有最大线程/block=1024。所以，我正在处理一些大图像。也许5000pxx3500px或类似的东西。我的一个内核正在对图像中的所有像素取一些值的平均值。现有代码将图像存储为二维数组[行][列]。因此，在C中，内核看起来像您期望的那样，有一个遍历行的循环和一个遍历列的循环，中间有计算。那么如何在CUDA中设置这段代码的维度计算部分呢？我看过SDK中的缩

我是CUDA新手。我正在尝试并行化以下代码。现在它位于内核上但根本不使用线程，因此速度很慢。我试着用这个answer但到目前为止无济于事。内核应该生成前n个质数，将它们放入device_primes数组，稍后从主机访问该数组。代码是正确的，在串行版本中运行良好，但我需要加快速度，也许使用共享内存。//CUDAkernelcode__global__voidgeneratePrimes(int*device_primes,intn){//inti=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;//intj=blockIdx.y*blockDim.y+threadId

在我的test.cu文件中(cu文件项类型是CUDAC/C++)__global__voidfoo(){}voidCudaMain(){foo>>();}在我的test.cpp文件中#include"mycuda.cu"intmain(){CudaMain();return0;}编译器在test.cu文件中向我发送错误“errorc2059syntaxerror' 最佳答案 在C++文件中包含CUDA源文件不起作用，因为这只会使CUDA源成为C++程序代码的一部分，而常规C++编译器不理解CUDA语法扩展。如果您仍然希望将CUDA代

我希望处理大约4000个固定大小(3x3、4x4)的矩阵，进行矩阵求逆和特征分解等操作。在我看来，最好的并行化方法是让许多GPU线程中的每一个线程处理问题的单个实例。有没有合理的方法来做到这一点？我已阅读:http://www.culatools.com/blog/2011/12/09/batched-operations/但据我所知，这始终是“正在努力”但看不到解决方案的事情。三年后，我希望有一个好的解决方案。到目前为止，我看过:在CUDA内核中使用Eigen:http://eigen.tuxfamily.org/dox-devel/TopicCUDA.html.但这还处于起步阶段:

我在自己的异常层次结构中遇到继承问题。Exception类具有很好的功能(回溯、日志记录等)，因此它是我处理任何异常的基类。正如我在许多网页中看到的那样，它继承自std::exception。此外，我正在使用一个单元测试框架来报告任何std::exception被意外抛出。但归根结底，这只是为了方便。然后，我有一个新的OutOfMemoryException类，它将由自定义new_handler抛出。该类继承自Exception，但也继承自std::bad_alloc以兼容现有代码。我猜这更重要，因为new将不再抛出std::bad_alloc。这里的问题很明显:因为std::bad_

我想为依赖管理器创建一个blockBiicode.我不想接触现有的源代码，所以我必须将现有Biiblock的包含路径映射到我的源代码中使用的路径。我在现有代码中使用了以下内容:#include"gtest/gtest.h"#include"fw/core/uncopyable_mixin.h"在默认设置下，Bii需要以下路径:#include"google/gtest/include/gtest/gtest.h"#include"florianwolters/include/fw/core/uncopyable_mixin.h"如果我替换包含，一切都按预期工作。但正如我已经说过的，我不

引言本文以Ubuntu20.04操作系统为例，演示如何配置深度学习GPU环境。一、NVIDIA显卡驱动的安装访问如下网址https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=20.04&target_type=runfile_local下载推荐的cuda并安装复制箭头所指处的命令到命令行wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.0/local_i

假设我有一个文件，我们称它为foo.cpp，我的目标是在cuda模式下用nvcc编译这个文件。在命令行中，这可以通过调用轻松完成:nvcc--x=cufoo.cpp我正在苦苦挣扎的是让CMake做同样的事情。事实证明，CMake命令cuda_add_executable(foofoo.cpp)将过滤*.cpp文件并使用c++编译器(而不是nvcc)。请注意，将所有文件重命名为*.cu不是一种选择，因为代码库还必须支持非cuda构建。 最佳答案 在FindCUDAsourcecode我找到了一个选项来为特定的非.cu文件激活CUDA编

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