我正在使用远程桌面连接连接到具有Nvidia卡(CUDA兼容)的桌面。我这样做是因为我目前没有显示器!因此，我暂时使用我的笔记本电脑连接到我的桌面并运行我的CUDA代码。远程桌面无法识别Nvidia卡。cudaGetDeviceCount()返回一个非常大的数字。我的电脑上只有1个Nvidia460。我该如何解决这个问题？我应该使用其他远程软件吗？ 最佳答案 如前所述，您不能使用远程桌面。相反，您可以使用VNC客户端，例如SplashtopRemoteDesktop，它是免费的。 关于c
我用C语言重新编写了一部分代码。在使用getrusage(2)记录资源使用情况进行测试时CAPI。更改代码之前:usertime(ms):21503systemtime(ms):372involuntarycontextswitches:20更改后:usertime(ms):25589systemtime(ms):80732involuntarycontextswitches:821我看到我重写的代码中有很多非自愿上下文切换。我的问题不是关于如何减少上下文切换。但是..当“非自愿上下文切换”更多时会发生什么？会对系统产生什么影响？P.S:磁盘上没有任何事件，因为没有写入任何内容。它只是
我用C语言重新编写了一部分代码。在使用getrusage(2)记录资源使用情况进行测试时CAPI。更改代码之前:usertime(ms):21503systemtime(ms):372involuntarycontextswitches:20更改后:usertime(ms):25589systemtime(ms):80732involuntarycontextswitches:821我看到我重写的代码中有很多非自愿上下文切换。我的问题不是关于如何减少上下文切换。但是..当“非自愿上下文切换”更多时会发生什么？会对系统产生什么影响？P.S:磁盘上没有任何事件，因为没有写入任何内容。它只是
目录1--安装Nvidia驱动2--安装CUDA2-1--禁用nouveau2-2--选择CUDAToolkit2-3--下载和安装CUDAToolkit2-4--配置环境变量2-5--测试是否安装成功：3--安装CUDACuDNN4--测试pytorch能否使用Cuda1--安装Nvidia驱动①查看可安装的Nvidia驱动版本：ubuntu-driversdevices②安装相应版本的Nvidia驱动：博主这里选择的是第一个，也可以安装推荐（recommended）的版本sudoapt-getinstallnvidia-driver-515安装过程中，一般要设置一个密码，这个密码在后面重启
windows10，python3.6.5，rtx3060ti一：问题及初步尝试解决最近跑一个需要使用cuda的代码，但是一直有问题。检查到最后发现是最前面有一个if判断cuda是否可用一直返回falseiftorch.cuda.is_available()这说明cuda不可用，于是选择输出torch和cuda的version看一下，即print(torch.__version__)print(torch.version.cuda)发现前一个输出结果是None，后一个输出结果是'1.10.2+cpu'，这说明pytorch装的版本是CPU版本的。于是去卸载虚拟环境中的torch，去pytorc
我现在开始使用CUDA，不得不承认我对CAPI有点失望。我理解选择C的原因，但是如果该语言是基于C++的，那么几个方面会简单得多，例如设备内存分配(通过cudaMalloc)。我的计划是自己做这个，使用重载的operatornew和放置new和RAII(两种选择)。我想知道到目前为止是否有任何我没有注意到的警告。代码似乎可以工作，但我仍然想知道潜在的内存泄漏。RAII代码的用法如下:CudaArraydevice_data(SIZE);//Use`device_data`asifitwerearawpointer.也许在这种情况下一个类是多余的(特别是因为你仍然必须使用cudaMe
我现在开始使用CUDA，不得不承认我对CAPI有点失望。我理解选择C的原因，但是如果该语言是基于C++的，那么几个方面会简单得多，例如设备内存分配(通过cudaMalloc)。我的计划是自己做这个，使用重载的operatornew和放置new和RAII(两种选择)。我想知道到目前为止是否有任何我没有注意到的警告。代码似乎可以工作，但我仍然想知道潜在的内存泄漏。RAII代码的用法如下:CudaArraydevice_data(SIZE);//Use`device_data`asifitwerearawpointer.也许在这种情况下一个类是多余的(特别是因为你仍然必须使用cudaMe
我遇到了类似于Privateinheritancerendersclassinaccessible中描述的问题当我尝试在派生类中声明基类的成员时，私有(private)继承的基类给出“在此上下文中不可访问”错误。在上述情况下，使用::X显式引用X是可行的，但如果代码位于以下函数中会怎样:voidfooby(){classX{};classY:privateX{};classZ:publicY{public:Xx;//Compiler"inaccessiblewithinthiscontext"error};};在这种情况下你如何引用X？如果fooby是一个结构/类，那么::fooby:
我遇到了类似于Privateinheritancerendersclassinaccessible中描述的问题当我尝试在派生类中声明基类的成员时，私有(private)继承的基类给出“在此上下文中不可访问”错误。在上述情况下，使用::X显式引用X是可行的，但如果代码位于以下函数中会怎样:voidfooby(){classX{};classY:privateX{};classZ:publicY{public:Xx;//Compiler"inaccessiblewithinthiscontext"error};};在这种情况下你如何引用X？如果fooby是一个结构/类，那么::fooby:
我正在修改CUDAVideoEncoder(NVCUVENC)SDK示例包中的编码示例，因此数据不是来自外部yuv文件(如示例中所做的那样)，而是来自从纹理填充的cudaArray。所以编码帧的关键API方法是:intNVENCAPINVEncodeFrame(NVEncoderhNVEncoder,NVVE_EncodeFrameParams*pFrmIn,unsignedlongflag,void*pData);如果我得到正确的参数:CUdeviceptrdptr_VideoFrame应该将数据传递给编码。但我真的不明白如何将它与GPU上的一些纹理数据连接起来。示例源代码非常模糊，
