我正在与PascalTitanXGPU一起测试新的CUDA8，并且期望我的代码能够加快速度，但是由于某种原因，它最终会变得更慢。我在Ubuntu16.04上。这是可以重现结果的最少代码:CUDASample.cuhclassCUDASample{public:voidAddOneToVector(std::vector&in);};CUDASample.cu__global__staticvoidCUDAKernelAddOneToVector(int*data){constintx=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;constinty=blockId
我知道还有很多其他问题与这个问题类似，但那里提出的解决方案都不适合我基本上，制作SDK示例文件时，我得到/usr/bin/ld:cannotfind-lcuda这将是一个足够简单的“找到库并将其扔给ldconfig”，除了ldconfig已经说它有它......$sudoldconfig-v|grepcuda/usr/local/cuda/lib64:libcudartemu.so.3->libcudartemu.so.3.0.14libcudart.so.3->libcudart.so.3.0.14/usr/local/cuda/lib:libcudartemu.so.3->libc
几天来，我一直在尝试让Qt项目文件在32位Windows7系统上运行，我希望/需要在其中包含Cuda代码。这种事情的组合要么太简单以至于没有人费心在网上放一个例子，要么太难以至于没有人成功，看起来。不管怎样，我发现的唯一有用的论坛线程是Linux或Mac上的相同问题，或者是Windows上的VisualStudio。然而，所有这些都会产生各种不同的错误，无论是由于库的链接或冲突，还是文件名中的空格或Windows版本的CudaSDK中不存在的文件夹。是否有人可以提供清晰的.pro文件来解决问题？我的目标是用Qt风格的普通C++代码编译一个简单的程序，使用Qt4.8库，它引用.cu文件中
这个问题在这里已经有了答案:Externalcallsarenotsupported-CUDA(1个回答)关闭7年前。我试图了解如何在单独的头文件中解耦CUDA__device__代码。我有三个文件。文件:1:int2.cuh#ifndefINT2_H_#defineINT2_H_#include"cuda.h"#include"cuda_runtime.h"#include"device_launch_parameters.h"__global__voidkernel();__device__intk2(intk);intlaunchKernel(intdim);#endif/*IN
目标:创建一个包含我的CUDA内核的共享库，该内核具有无CUDA包装器/header。为共享库创建一个test可执行文件。问题共享库MYLIB.so似乎可以正常编译。(没问题)。链接错误:./libMYLIB.so:对__cudaRegisterLinkedBinary_39_tmpxft_000018cf_00000000_6_MYLIB_cpp1_ii_74c599a1的undefinedreference简化的makefile:libMYlib.so:MYLIB.og++-shared-Wl,-soname,libMYLIB.so-olibMYLIB.soMYLIB.o-L/th
只是检查我是否能够在Windows上安装2个不同的cuda版本。系统配置:Windows10专业版GTX1080Ti 最佳答案 只有一个要求，一个人需要满足才能在同一台机器上安装多个CUDA。您需要拥有最新的Nvidia驱动程序，这是您要安装的最高CUDA所必需的。环境先决条件英伟达latestdriver以及至少2个不同的CUDA库。其他设置设置环境变量。创建一个脚本来更改PATH变量以实现快速切换。然后shell将执行您在路径中设置的CUDA版本。有关更多说明，请查看here和here.
我已经多次看到这个问题，但从未找到适用于Windows的答案。我最近将我的CUDA代码移植到了OpenCL。当使用ATI卡进行测试时，Catalyst驱动程序包含一个CPUOpenCL驱动程序，因此我可以在CPU上运行OpenCL代码。使用NVIDIA卡进行测试时，没有CPU的驱动程序。问题是:使用Nvidia卡运行时如何安装(和部署)CPU驱动程序？非常感谢 最佳答案 要在CPU上使用OpenCL，您不需要任何驱动程序，您只需要支持CPU的OpenCL运行时，它(在AMD/ATI的情况下)是APPSDK的一部分.无论你有什么GPU
我在Windows8.1Pro上，我想安装CUDA5.5。我已经安装了VisualStudio2013，并且拥有最新的GPU驱动程序版本335.23。在NVIDIA控制面板中，我还将CUDA-GPU设置为GeForceGT740M。我的CPU是IntelCorei74700MQ，配备IntelHD4600GPU。当我点击setup.exe文件时，它显示如下错误:“此图形驱动程序找不到兼容的图形硬件。您可以继续安装，但将无法运行CUDA应用程序。”我还执行了最新稳定驱动程序的全新安装，但我仍然无法安装CUDA。我该怎么办？Update1:结果是CUDA5.5中捆绑的NVIDA图形驱动程序
如何确定OpenCV库是在Windows7机器上使用TBB、CUDA还是QT编译的？我应该使用dependencywalker，如果是，如何使用？或者有其他方法可以找出答案吗？ 最佳答案 在cmdline中打开一个python3REPL就可以知道:python3然后导入opencv:importcv2然后打印构建信息:print(cv2.getBuildInformation())并查找CUDA和相关GPU信息。 关于windows-如何检查OpenCV是否使用TBB、CUDA或Qt支持
CUDA编程（一）：GPU计算与CUDA编程简介GPU计算GPU硬件资源GPU软件资源GPU存储资源CUDA编程GPU计算NVIDIA公司发布的CUDA是建立在GPU上的一个通用并行计算平台和编程模型，CUDA编程可以利用GPU的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。GPU的并行计算最成功的一个应用就是深度学习领域。GPU通常不作为一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，它可以看成是CPU的协处理器，因此GPU的并行计算实际上是指基于CPU和GPU的异构计算架构，GPU和CPU之间通过PCIe总线连接在一起来协同工作。CPU的运算核心较少，但其可以实现复杂的逻辑运算，因此其适
