我尝试了此链接中的代码IsCUDApinnedmemoryzero-copy?提出要求的人声称该程序对他来说效果很好但对我的工作方式不同如果我在内核中操作它们，这些值不会改变。基本上我的问题是，我的GPU内存不够，但我想进行需要更多内存的计算。我的程序使用RAM内存或主机内存，并能够使用CUDA进行计算。链接中的程序似乎解决了我的问题，但代码没有给出该人显示的输出。有关零拷贝内存的任何帮助或任何工作示例都会很有用。谢谢__global__voidtestPinnedMemory(double*mem){doublecurrentValue=mem[threadIdx.x];printf
在.cu文件中，我在全局范围内尝试了以下操作(即不在函数中):__device__staticconstdoublecdInf=HUGE_VAL/4;并得到nvcc错误:error:dynamicinitializationisnotsupportedfor__device__,__constant__and__shared__variables.如果可能的话，如何在设备上定义C++const/constexpr？注意1:#define是不可能的，不仅出于美学原因，而且因为在实践中表达式更复杂并且涉及内部数据类型，而不仅仅是double。因此，每次在每个CUDA线程中调用构造函数的代价
从查看CUDA5.5APIReference和CUDACProgrammingGuide似乎没有cudaCalloc()，它是标准C库的calloc()的GPU等效项.是否真的没有用于分配初始化为全零的缓冲区的API功能？有什么比调用cudaMalloc()然后调用cudaMemset()更好的方法吗？ 最佳答案 IstherereallynoAPIfunctionalityforallocatingabufferinitializedtoall-zeros?确实没有。IstheresomethingbetterIcandothat
我想通过CUDA感知MPI在不同CUDA设备之间交换数据，如thisarticle中所述.据我了解，以下代码应该可以完成这项工作:#includeintmain(intargc,char*argv[]){intrank;float*ptr=NULL;constsize_telements=32;MPI_Statusstatus;MPI_Init(NULL,NULL);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank);cudaMalloc((void**)&ptr,elements*sizeof(float));if(rank==0)MPI_Send(ptr,ele
我在标准C++和CUDA中创建了一些代码来对1300x1300灰度图像和15x15内核进行二维卷积。两个版本:中央处理器:#include#include#defineN1300#defineK15#defineK2((K-1)/2)templateinlineintindex(intx,inty){returnx*my+y;}intmain(){double*image=newdouble[N*N];double*kernel=newdouble[K*K];double*result=newdouble[N*N];for(intx=0;x=0andx+i-K2=0andy+j-K2(
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
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
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++。
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
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
