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

在python中，我可以构建我的optparse实例这样它会自动将选项和非选项/标志过滤到两个不同的桶中:(options,args)=parser.parse_args()使用boost::program_options，我如何检索token列表，这些token是剩余的非选项和非标志token？例如如果我的程序有标志--foo--barBAR然后我传入命令行:--foohey--barBARyou我怎样才能得到一个仅由标记“嘿”和“你”组成的列表 最佳答案 这是一个例子:namespacepo=boost::program_opt

有谁知道如何纠正这种行为？目前，当我们的安装程序安装我们的应用程序时，它会获取一个IShellLink，然后使用我们的快捷方式图标(在开始菜单和桌面中)所需的数据加载它，然后使用IPersistFile::Save写出快捷方式。问题是通过IShellLink::SetIconLocation为图标指定的路径被转换为使用%ProgramFiles%...这...对于x64,是错误的。我注意到许多其他32位软件在x64下都存在此问题-但后来我假设他们自己使用%ProgamFiles%作为其.lnk创建代码中的文字元素.但是，似乎是IShellLink迫使这个错误存在，而我没有解决方法(或者

使用BoostProgramOptions，如何获得argv[0]的字符串等价物？ 最佳答案 我认为这是不可能的。这可能是因为程序名称也可以合法地用作选项名称。命令行解析器代码明确跳过相关的argv成员:templatebasic_command_line_parser::basic_command_line_parser(intargc,charT*argv[]):detail::cmdline(//Explicittemplateargumentsarerequiredbygcc3.3.1//(atleastmingwversi

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

当我使用VisualC++2010Express的调试器运行程序(server.exe)时，它运行完美，但是当我将它作为exe运行时它却没有；它崩溃并显示“Server.exe已停止工作”对话框。接下来我将exe重命名为“ServerInstaller.exe”并且它工作了，所以我认为这是一个权限错误，但它不适用于管理员模式下的“Server.exe”。然后我将VC++中的调试器附加到“Server.exe”程序，它在“free.c”中出现异常。这个文件中的代码是void__cdecl_free_base(void*pBlock){intretval=0;if(pBlock==NULL

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

我有这样的代码:namespacepo=boost::program_options;po::options_descriptiondesc("Allowedoptions");desc.add_options()("help","producehelpmessage")("mode1","")("mode2","");po::variables_mapvar_map;po::store(po::parse_command_line(argc,argv,desc),var_map);po::notify(var_map);我的程序只能在模式1或模式2下运行。我不想要这样的语法--mod

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