我正在编写一个应用程序，该应用程序每秒需要多次添加5000个长度的浮点向量。是否可以让GPU执行计算，如何实现？我需要它在Windows和Linux(后来是树莓派)上运行，所以CUDA是不可能的，因为我没有Nvidia显卡。 最佳答案 您不能直接从Go与NvidiaGPU对话。你需要使用cgo从Go调用C库。参见slide#8inthispresentation举一个例子(另见fulltalk)。有一些Go包将我上面提到的cgo部分包装到Go库中。mumax就是这样一个包。 关于go-g
http://golang.org/ref/spec#Allocation有一种分配内存的方法，但我没有看到释放内存的方法(没有打开GoGC)。如果我想使用Go编写操作系统，我需要为Go编写低级GC或禁用GoGC。在后一种情况下，我该如何释放内存？PS-这个主题已经在Go邮件列表中广泛讨论，但我想向SO提出这个具体问题。 最佳答案 你可以通过runtime·free释放任意内存您的程序可以访问使用cgo。构建您自己的包，例如mem并创建两个文件:内存.gopackagememimport"unsafe"import"reflect"
我们可以使用GIT作为sqlmanagementstudio的源代码控制吗？ 最佳答案 用于SSMS中的数据库源控制代理SVN-SCC颠覆插件。http://www.zeusedit.com/agent/ssms/ms_ssms.html或http://www.red-gate.com/products/sql-development/sql-source-control/ 关于sql-server-如何将git用作SQLServerManagementStudio的源代码管理提供程序，
是否有可能有两个或多个linux主机进程可以访问相同的设备内存？我有两个进程在它们之间传输高数据速率，我不想将数据从GPU带回进程A中的主机，只是为了将它传递给进程B，后者将memcpyh2d返回到GPU。将多个进程合并为一个进程不是一种选择。 最佳答案 我对CUDAAPI的理解是，这是不可能做到的。设备指针与给定的CUDA上下文相关，并且无法在进程之间共享这些指针。 关于linux-我可以在主机进程之间共享cudaGPU设备内存吗？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题
是否有用于Linux的C中的任何库来获取gpu信息，例如BIOSVerisonDigitalID... 最佳答案 lshw虽然不是库，也没有BIOS版本那么详细的信息，但至少可以识别制造商和型号，例如我现在的电脑:*-displayUNCLAIMEDdescription:VGAcompatiblecontrollerproduct:GeForce8500GTvendor:nVidiaCorporation...旧电脑*-displaydescription:VGAcompatiblecontrollerproduct:82845G
我有一台运行xen的Ubuntu14.04主机，有几个VM(win7和另一个14.04).我使用virt-manager远程创建了这些。他们已经运行了很长一段时间。但是当我在主机上尝试“virshlist--all”时，我在列表中什么也得不到。我尝试导入其中一个虚拟机，如下所示:virt-install-nmy_name-r512--os-type=linux--os-variant=ubuntutrusty--disk/var/lib/libvirt/images/my_name.img--import就virsh而言，这看起来很有效。它在virsh列表中显示为“running”。但
我的想法是，在过去，XFree86使用/dev/fb*帧缓冲设备。但现在看来，GUI系统使用的是OpenGL，这是一个开放的标准。那么OpenGL是最低级别的开放API吗？我所说的“开放”是指没有模糊的私有(private)ioctl或封闭源代码的东西。更新:在与@datenwolf讨论后，我得到了我需要的东西，他也提供了很好的答案。如果有人想要更多编码细节:X服务器驱动程序是X系统在所有GPU之上的最低通用级别。要了解X服务器驱动程序必须实现哪种接口(interface):请参阅DDXDesign，它是最新X.org的详细文档，告诉您如何编写X驱动程序。
我正在运行一个进程(在基于Linux3.x的操作系统上)，其中:一些线程是“管理器”线程(为简单起见，假设他们决定哪些工作线程应该做什么，但不做任何I/O，并且他们需要的CPU时间总量更短/更短比工作线程')更多线程是“工作线程”:它们在计算方面承担繁重的工作，我对它们随时被抢占没有任何问题。有可能存在超额订阅(即工作线程数超过HT英特尔处理器内核的两倍)。现在，我看到的是“管理器”线程没有足够频繁地获得处理器时间。他们并没有完全“饿死”，我只是想给他们一个助力。所以，我很自然地考虑设置不同的线程优先级(我在Linux上)——但后来我注意到线程调度程序的不同选择及其效果。在这一点上我感
是否有适用于Linux的英特尔OpenCLSDK下载？我一直在为我的英特尔i5(HD4000显卡)寻找一个openclsdk，但他们似乎只为Windows提供它。 最佳答案 英特尔最近启动了一个开源项目Beignet这是Linux特定的。他们使用Mesa基础架构和LLVM/Clang来实现OpenCL。尽管尚未实现所有功能，但它正在开发fastphase.目前它适用于Ivy-bridge和HaswellGPU。编辑:截至2015年，9月OpenCL1.2支持已经相当完整。此外，支持的目标列在wiki中:SupportedTarget
我将Keras与Tensorflow后端一起使用，查看nvidia-smi不足以了解当前网络架构需要多少内存，因为似乎Tensorflow只是分配了所有可用内存。那么问题是如何找出真实的GPU内存使用情况？ 最佳答案 可以使用时间轴来完成，它可以为您提供有关内存日志记录的完整跟踪。类似于下面的代码:fromkerasimportbackendasKfromtensorflow.python.clientimporttimelineimporttensorflowastfwithK.get_session()ass:run_optio
