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c++ - Visual Studio 2010 (Windows 7) 中的 Hello World C++ CUDA 程序

我正在尝试编译这个HelloWorldprogram在安装了VisualStudio2010的Windows7中,但在运行nvcchellocuda.cu时出现以下错误消息:nvccfatal:nvcccannotfindasupportedclversion.OnlyMSVC8.0andMSVC9.0aresupported如何编译这个CUDA程序? 最佳答案 NVCC从VisualStudio环境变量中检查VC++编译器版本。NVCC表示它仅支持MSVC8.0和9.0编译器。在您的情况下,您有MSVC10.0编译器。这个问题似乎

c++ - CUDA、NPP 滤波器

CUDANPP库支持使用nppiFilter_8u_C1R命令过滤图像,但不断出现错误。我可以毫无问题地启动并运行boxFilterNPP示例代码。eStatusNPP=nppiFilterBox_8u_C1R(oDeviceSrc.data(),oDeviceSrc.pitch(),oDeviceDst.data(),oDeviceDst.pitch(),oSizeROI,oMaskSize,oAnchor);但如果我将其改为使用nppiFilter_8u_C1R,eStatusNPP将返回错误-24(NPP_TEXTURE_BIND_ERROR)。下面的代码是我对原始boxFilt

c++ - boost shared_ptr use_count 函数

我的申请问题如下-我有一个大结构foo。因为它们很大并且出于内存管理的原因,我们不希望在数据处理完成后删除它们。我们将它们存储在std::vector>.中我的问题与了解所有处理何时完成有关。第一个决定是我们不希望任何其他应用程序代码在结构中标记一个完整的标志,因为程序中有多个执行路径,我们无法预测哪一个是最后一个。因此在我们的实现中,一旦处理完成,我们将删除boost::shared_ptr>的所有拷贝除了vector中的那个。这会将shared_ptr中的引用计数器降为1。使用shared_ptr.use_count()查看它是否等于1以了解我的应用程序的所有其他部分何时处理完数据

c++ - 使用 CUDA 实现、python (pycuda) 或 C++ 处理图像?

我在一个使用CUDA处理图像的项目中。该项目只是图像的加法或减法。请问您的专业意见,哪一个最好,这两者的优缺点是什么?我感谢大家的意见和/或建议,因为这个项目对我来说非常重要。 最佳答案 一般回答:没关系。使用您更习惯的语言。但是请记住,pycuda只是CUDAC接口(interface)的包装器,因此它可能并不总是最新的,它还增加了另一个潜在的错误来源,......Python非常擅长快速原型(prototype)制作,所以我个人会选择Python。如果需要,您以后可以随时切换到C++。

c++ - OpenCL 或 CUDA 调用的开销?

我正在编写一个函数来处理很多BLASgemv操作。我希望能够在GPU上执行此操作,并且我已尝试使用cuBlas。我的问题是我的矩阵和vector相当小,100x100矩阵和100vector。与CPU相比,CuBlas需要很长时间,我知道为什么,CPU上的快速缓存和调用GPU的大量开销混合在一起。因此,我正在尝试找出一种聪明的方法来测量将调用传递给GPU所需的时间。这是CUDA设置调用并将其发送到图形处理器所花费的时间——不包括执行矩阵vector乘法实际花费的时间。我该怎么做? 最佳答案 更新:以下结果是针对2005硬件(nVid

c++ - 共享指针不增加 use_count

我正在尝试了解如何在C++中使用std::shared_ptr。但这很令人困惑,我不明白如何创建指向同一对象的多个共享指针。甚至文档和在线资料也不是很清楚。以下是我编写的一小段代码,用于尝试理解std::shared_ptr的行为:#include#includeusingnamespacestd;classNode{public:intkey;Node(){key=0;}Node(intk){key=k;}};intmain(){Nodenode=Node(10);shared_ptrptr1((shared_ptr)&node);coutptr2=make_shared(node)

c++ - Cuda 工具包目录不存在

我对cuda4.1和visualstudio2010有疑问。当我想编译.cu文件时,出现以下错误:C:\ProgramFiles(x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\BuildCustomizations\CUDA4.1.targets(249,9):error:TheCUDAToolkitdirectory''doesnotexist.PleaseverifytheCUDAToolkitisinstalledproperlyordefinetheCudaToolkitDirpropertytoresolvethiserror.我安装了干净的Windows7

c++ - cuda 共享内存 - 结果不一致

我正在尝试进行并行缩减以对CUDA中的数组求和。目前我传递了一个数组,用于存储每个block中元素的总和。这是我的代码:#include#include#include#include#include#include#defineTHREADS_PER_BLOCK256#defineCUDA_ERROR_CHECK(ans){gpuAssert((ans),__FILE__,__LINE__);}usingnamespacestd;inlinevoidgpuAssert(cudaError_tcode,char*file,intline,boolabort=true){if(code!

支持CUDA运算的显卡算力表

GPUssupportedSupportedCUDAlevelofGPUandcard.CUDASDK1.0supportforcomputecapability1.0–1.1(TeslaCUDASDK1.1supportforcomputecapability1.0–1.1+x(Tesla)CUDASDK2.0supportforcomputecapability1.0–1.1+x(Tesla)CUDASDK2.1–2.3.1supportforcomputecapability1.0–1.3(Tesla)CUDASDK3.0–3.1supportforcomputecapability1.

c++ - 与 cuda 相关的 libstdc++.so.6 的链接器问题

今天我在链接我编译的cuda东西时遇到了问题。我有一个最新的debian测试w/2.6.32-3-amd64。我整天都在写我的代码。不时编译。没问题。但是在对代码进行了较小的更改后,我收到了以下错误:gcc-opaCUDA.ohistogram256.ohistogram64.omain.o-lrt-lm-lcudart-I.-I/data/cuda/include-I/data/cuda/C/common/inc-L/data/cuda/lib64/usr/bin/ld:main.o:undefinedreferencetosymbol'std::basic_ifstream>::c