我们在使用CUDA动态并行时遇到了性能问题。目前，CDP的执行速度至少比传统方法慢3倍。我们做了最简单的可重现代码来展示这个问题，就是把一个数组的所有元素的值都增加+1。即，a[0,0,0,0,0,0,0,.....,0]-->kernel+1-->a[1,1,1,1,1,1,1,1,1]这个简单示例的目的只是为了查看CDP是否可以像其他的一样执行，或者是否存在严重的开销。代码在这里:#include#include#defineBLOCKSIZE512__global__voidkernel_parent(int*a,intn,intN);__global__voidkernel_s
我在这样的断言语句中收到警告controllingexpressionisconstant:assert(...&&"errormessage");为什么要对这个断言发出警告？我怎样才能抑制这个警告？NVCC是NVIDIA的cuda编译器，我觉得是基于LLVM的。为什么它会发出此警告，而GCC或VisualC++编译器可以正常编译？ 最佳答案 可移植的替代方案(可能包含在宏中)类似于:{constboolerror_message=true;assert([...]&&error_message);}澄清我的意思:#definemy
我想知道如何在向卡发送任务时显示显卡能力的百分比。就像Gnome的系统监视器。此外，如何获取设备参数以根据其硬件规范计算百分比nvidia-smi-a如何获得利用率？是否有CudaAPI可以向卡询问此信息？ 最佳答案 ProcessHacker这样做(这仅适用于Windows)，但它不是特定于CUDA的。我知道它使用了一些未记录的函数——看看theplugin'ssourcecode了解具体方法。 关于c++-你如何计算nvidia(支持cuda)的gpu卡上的负载？，我们在StackO
我正在尝试使用CUDA在GPU上使用opencv处理一些图像处理任务。我正在使用ubuntu。我毫无问题地设置了我的两个产品Opencv和Cuda，我确信这一点。但是，当我尝试在eclipse中运行sampleCOde时，出现错误:OpenCV错误:在mallocPitch中没有GPU支持(库在没有CUDA支持的情况下编译)，文件/home/muad/Source/OpenCV-2.4.2/modules/core/src/gpumat.cpp，第749行我重做了我的opencv，但我还是明白了。 最佳答案 如文档中所述，您必须使用
我可以在C/C++中为CUDA使用STL、iostream、new、delete吗？ 最佳答案 如果您有Fermi级GPU(因此计算能力>=2.0)，并且正在使用CUDA4.0或更高版本，那么new和delete都可以使用在设备代码中。不支持STL容器和算法以及iostream。如果您想对CUDA使用“类似STL”的操作，您可能会对Thrust感兴趣模板库。它允许主机代码使用容器类型透明地与GPU交互，并实现许多非常有用的数据并行原语，如排序、缩减和扫描。请注意，这仍然是主机端设备，不能在您自己的内核代码中使用Thrust及其容器。
我有一个相当简单的问题，但我想不出一个优雅的解决方案。我有一个Thrust代码，它生成包含值的相同大小的cvector。假设这些cvector中的每一个都有一个索引。我想为每个vector位置获取值最低的cvector的索引:例子:C0=(0,10,20,3,40)C1=(1,2,3,5,10)作为结果，我会得到一个vector，其中包含具有最低值的Cvector的索引:result=(0,1,1,0,1)我考虑过使用thrustzip迭代器来完成它，但遇到了一些问题:我可以压缩所有cvector并实现一个任意转换，它接受一个元组并返回其最低的索引值，但是:如何迭代元组的内容？据我所知
我知道StackOverflow不是用来向其他人询问代码的，但让我来说说。我正在尝试在CUDAC++设备代码中实现一些AES函数。在尝试实现左字节旋转运算符时，我很不安地看到没有原生的SIMDintrisic。所以我开始了一个天真的实现，但是……它很大，虽然我还没有尝试过，但由于昂贵的拆包/包装，它不会很快……所以，有什么办法吗至少有点效率的每字节位循环操作？如果你不想看，这里是代码。__inline____device__uint32_tper_byte_bit_left_rotate(uint32_tinput,uint8_tamount){return((((input&0xFF
在CUDA程序中，我最近使用returnx==INFINITY||x==-INFINITY;INFINITY是从math.h到return!isfinite(x);并且很惊讶地得到了不同的结果。gnu.org表明他们实际上应该表现相似。我错过了什么吗？是否不允许在CUDA内核中使用INFINITY？编辑:我刚刚发现isinf并注意到检查使用returnisinf(x);给出与INFINITY检查相同的结果。为什么不是isfinite(x)==!isinf(x)? 最佳答案 isfinite(a)与!isnan(a)&&!isinf(
我以为我已经掌握了这一点，但显然我没有:)我需要使用NVENC从编码器不接受的任何格式的帧中执行并行H.264流编码，所以我有以下代码管道:调用通知新帧已到达的回调我将帧复制到CUDA内存并执行所需的颜色空间转换(只有第一个cuMemcpy是同步的，所以我可以从回调中返回，所有未决操作都被推送到专用流中)我将一个事件推送到流上并让另一个线程等待它，一旦它被设置，我就获取CUDA内存指针和正确颜色空间中的帧并将其提供给解码器出于某种原因，我假设如果我在并行线程中执行此管道，则每个线程都需要一个专用上下文。代码很慢，经过一些阅读后我了解到上下文切换实际上很昂贵，然后我得出的结论是它没有意义
我想开始使用C++进行CUDA编程，并从Nvidia官方网站安装了工具包v9.0。我在VS2017上运行了deviceQuery.cpp，一切正常:CUDADeviceQuery(RuntimeAPI)version(CUDARTstaticlinking)Detected1CUDACapabledevice(s)Device0:"GeForceGTX960M"CUDADriverVersion/RuntimeVersion9.0/9.0CUDACapabilityMajor/Minorversionnumber:5.0Totalamountofglobalmemory:2048MBy
