NvidiaPerformancePrimitives(NPP)提供nppiFilter函数，用于将用户提供的图像与用户提供的内核进行卷积。对于一维卷积核，nppiFilter可以正常工作。但是，nppiFilter正在为2D内核生成垃圾图像。我使用典型的Lena图像作为输入:这是我使用1D卷积核进行的实验，它产生了良好的输出。#include//providedinCUDASDK#include//theseimagelibrariesarealsoinCUDASDK#include#includevoidtest_nppiFilter(){npp::ImageCPU_8u_C1oH
我正在尝试使用ubuntu上的CUDAnsight分析器为我的GPU加速应用程序的内存带宽利用率和计算吞吐量利用率建立两个总体测量值。该应用程序在TeslaK20cGPU上运行。我想要的两个测量值在某种程度上与此图中给出的测量值相当:问题是这里没有给出确切的数字，更重要的是我不知道这些百分比是如何计算的。内存带宽利用率Profiler告诉我我的GPU的最大全局内存带宽为208GB/s。这是指设备内存BW还是全局内存BW？它说的是全局，但第一个对我来说更有意义。对于我的内核，分析器告诉我设备内存带宽为98.069GB/s。假设最大208GB/s是指设备内存，那么我可以简单地将内存带宽利用
*代码和问题的另一个更新*刚开始学习openCL大约1周左右，我尝试移植一个关于暴力破解MD5哈希以从中获取实际字符串的CUDA程序。我使用2个文件:kernel.cl和main.cpp。//thisiskernel.cl{...*definingsomemd5variables*...}voidIncrementBruteGPU(unsignedchar*ourBrute,unsignedintcharSetLen,unsignedintbruteLength,unsignedintincrementBy){inti=0;while(incrementBy>0&&i这是主要的://j
有几个OpenCVCPU函数具有直接的CUDA对应项，例如cv::cvtColor和cv::cuda::cvtColor。但我没有发现cv::findContoursCPU的直接或间接(GPU)Cuda对应项。OpenCVCuda没有类似于findContours的功能吗？或者findContours是否同时适用于cv::Mat和cv::cuda::GpuMat？ 最佳答案 不幸的是，不是。甚至在最新的OpenCV3.2.0版本中也没有。但是他们有这个更新，如下所示:https://github.com/opencv/opencv/
我有一个分为模块的项目，这是一个虚拟示例:根CMakeLists.txt模块工具CMakeLists.txt来源util_file.cpp库达CMakeLists.txt来源cuda_file.cu如果我使用CLion编辑cuda_file.cu，CLion将无法解析所有符号(甚至包括标准库中的符号)。所有代码完成/创建功能当然都消失了(除其他外)。问题似乎是，每当您创建仅包含CUDA文件的库或可执行文件时，Clion就会变得愚蠢并且不再解析或解析任何内容。我发现了两种解决方法，但它们使用起来不友好或“干净”:将一个空的.cpp文件添加到目录并将其添加到add_library()CMa
我正在尝试对格子玻尔兹曼建模的CUDA代码进行MPI，但在使用MPI_Send和MPI_Recv函数时遇到了令人沮丧的问题。我已经验证我有CUDA感知MPI和一些简单的设备缓冲区到设备缓冲区MPI发送/接收代码，所以我可以在GPU设备内存之间发送和接收数组，而无需通过CPU/主机。我的代码是针对3D晶格的，它在各个节点之间沿z方向划分，节点之间有光晕，以确保流体可以在这些划分之间流动。光环位于GPU上。下面的代码是一个简化和编译给出了与我的主要代码相同的错误。在这里，Rank0节点上的GPUHalo是MPI_Send()到rank1节点，它是MPI_Recv()。我的问题目前看起来很简
我玩了一下experimentaldevicelambdas在CUDA7.5中引入并在此blogpostbyMarkHarris中提升.对于下面的示例，我删除了很多不需要显示我的问题的东西(我的实际实现看起来更好......)。我尝试编写一个foreach函数，它根据模板参数对设备上的vector(每个元素1个线程)或主机(串行)进行操作。使用这个foreach函数，我可以轻松实现BLAS函数。例如，我使用为vector的每个分量分配一个标量(我在最后附上完整的代码):templatevoidassignScalar(size_tsize,double*vector,doublea){
我正在运行Windows764位和VisualStudio2008。我安装了CUDA驱动程序和SDK。SDK附带了很多示例，包括已编译的可执行文件和源代码。编译后的可执行文件运行得很好。当我打开vc90解决方案并在Win32配置中构建时，我收到此错误:Error1fatalerrorLNK1181:cannotopeninputfile'.\Release\bandwidthTest.cu.obj'bandwidthTestbandwidthTest构建日志:1>------Buildstarted:Project:bandwidthTest,Configuration:Release
我想在cuda内核中执行一些虚拟方法，但我不想在同一个内核中创建对象，而是想在主机上创建它并将其复制到gpu内存。我正在内核中成功创建对象并调用虚拟方法。复制对象时出现问题。这是有道理的，因为显然虚函数指针是伪造的。发生的只是“Cudagridlaunchfailed”，至少Nsight是这么说的。但是当查看SASS时，它会在取消引用虚函数指针时崩溃，这是有道理的。我当然在使用Cuda4.2以及在适配卡上使用“compute_30”进行编译。那么推荐的方法是什么？还是根本不支持此功能？我有想法首先运行一个不同的内核，它创建虚拟对象并提取虚函数指针以在复制它们之前“修补”我的对象。遗憾的
现在我正在开发一个使用Cuda5的对象链接功能的项目。由于项目开始变得复杂，我想切换到使用cmake来编译代码。但是，我似乎无法让对象链接正常工作。我最终创建了该项目的玩具版本，它出现了与原始项目相同类型的错误。玩具项目包含一个调用内核函数以在GPU上运行的主文件(TextureMain.cu)。在每个GPU线程中，引用了一个用户定义类(TextureFunc)的实例，其中该类存在于与主文件不同的文件夹中。该类由该文件夹中的TextureFunc.cu和TextureFunc.h文件组成。这是我正在使用的CMakeList.txt文件:在项目目录下(包含src目录):project(T
