我已经编写了一些代码来尝试交换二维矩阵的象限以用于FFT目的，该矩阵存储在平面数组中。intleftover=W-dcW;T*temp;T*topHalf;cudaMalloc((void**)&temp,dcW*sizeof(T));//swapeveryrow,leftandrightfor(inti=0;i请注意，此代码采用设备指针，并进行DeviceToDevice传输。为什么这看起来运行得这么慢？这可以以某种方式优化吗？与使用常规memcpy的主机上的相同操作相比，我对这个进行了计时，速度大约慢了2倍。有什么想法吗？ 最佳答案

我已经开始创建一个与绘图板交互的绘图程序。根据笔在数位板上的压力，我更改了正在绘制的线条的alpha值。该机制有效。细线看起来不错，看起来像一个真实的素描。但是因为我在两点之间画线(就像在Qt涂鸦教程中一样)来绘画，所以线接头之间有一个alpha重叠，并且对于粗笔画来说非常明显。这是线对线连词的效果:如您所见，线段之间存在难看的alpha混合。为了解决这个问题，我决定使用QPainterPath来渲染线条。这有两个问题:长的、连续的、粗的路径很快就会滞后于程序。由于路径是相连的，所以它作为一个路径起作用，所以对alpha值的任何更改都会影响整个路径(我不想这样做，因为我想保留混合效果)

在我的项目中，我实现了自定义内存分配器以避免不必要地调用cudaMalloc一旦应用程序“预热”。此外，我使用自定义内核进行基本数组填充、数组之间的算术运算等，并希望通过使用Thrust来简化我的代码。并摆脱这些内核。设备上的每个数组都是通过原始指针创建和访问的(目前)，我想使用device_vector和Thrust这些对象上的s方法，但我发现自己在原始指针和device_ptr之间转换一直以来，我的代码都有些困惑。我相当模糊的问题:您将/如何组织自定义内存管理的使用，Thrusts数组方法和以最易读的方式调用自定义内核？ 最佳答案

OpenCV+Cuda+Cmake+VStudio配置记录前后配这玩意三次，一直挺头疼，最近项目原因不得不又配了一遍，遂下定决心写一下坑点前置安装CMake编译Opencv(VS2022)这步请提前确定好cuda和cudnn的版本对应，cuda版本和电脑环境的版本兼容，cuda和vs的版本对应（大坑，比如cuda11.3不支持vs2022！）查看系统支持的cuda版本：输入win+r，输入cmd，打开命令提示符窗口，输入：nvidia-smi注意这里显示的是系统支持的最高版本，不是当前版本！CUDA与VisualStudio版本之间的对应关系如下：cuda12.1及以上才支持VS2022cud

我正在尝试从单独编译的C++文件调用CUDA(主机)函数:sample.cppC++文件:extern"C"voidcuda_function(inta,intb);intmain(){//statementscuda_function(23,34);//statements}cuda.cu文件:#include__global__voidkernel(inta,intb){//statements}voidcuda_function(inta,intb){//cuda_function}构建命令:g++-csample.cppnvcc-ccuda.cunvcc-osamplesamp

我想从配置文件中重新加载一些值。我知道po::store不会更改存在于variables_map中的值。有没有替代方案可以替换值，即使它们已经存在？我尝试删除即将从variables_map重新加载的值，但是po::store无论如何都不会添加新值(即使旧值不能都可以访问)。 最佳答案 P3trus的解决方案涉及向下转换。这是必要的，因为variables_map重载了std::map::operator[]返回一个constvariable_value&(const防止重新分配)。但是在C++11中我们有std::map::at(

目录详解'CUDAdriverversionisinsufficientforCUDAruntimeversion'背景解决方法步骤1：查看CUDA运行时要求的驱动程序版本步骤2：检查当前CUDA驱动程序版本步骤3：更新CUDA驱动程序步骤4：验证更新结果步骤5：重新运行CUDA应用程序结论详解'CUDAdriverversionisinsufficientforCUDAruntimeversion'当你在使用CUDA运行时时，有时可能会遇到这样的错误消息：'CUDAdriverversionisinsufficientforCUDAruntimeversion'。这个错误消息表示CUDA运行

为什么每个block运行超过32个线程时性能会提高？我的显卡有480个CUDA内核(15MS*32SP)。 最佳答案 每个SM有1-4个warp调度器(Tesla=1，Fermi=2，Kepler=4)。每个warp调度程序负责执行分配给SM的warp的子集。每个warp调度程序维护一个符合条件的warp列表。如果warp可以在下一个周期发出指令，则它是合格的。如果warp在数据依赖性上停止，等待获取和指令，或者下一条指令的执行单元正忙，则warp不合格。在每个周期中，每个warp调度程序将从符合条件的warp列表中选择一个warp

(改写问题和描述以便与S.O.兼容)奇怪的是，C++还没有被广泛采用、经过同行评审的actor模型库(按BOOST和STD的顺序)。我看到Theron，但它看起来像一个人和他的代码:无论它有多好，它都不是我希望生产代码依赖的东西。因此，如何在不使用未经证实的库的情况下使用C++进行Actor模型编程？我应该使用哪些BOOST类(class)？注意:我是在面对之前关于S.O.的一两个问题时问这个问题的。当人们搜索“actorC++”时就会出现，因为它们几乎没有吸引力。对于SEESHARP，有thisthread但对于C++，即使是获得中等关注度的问题也是如此thisguy,aquesti

按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭10年前。您使用什么库在CUDA上进行矩阵计算？或者有没有？好像每个人都是自己写的。对于通常的处理器，我使用Eigen.GPU呢？