我正在尝试分配设备内存并将指针存储为全局变量。但是，当我尝试从内核访问内存时，我从cudaDeviceSynchronize()收到此错误:cudaErrorIllegalAddress。我检查了从cudaMalloc和cudaMemcpy返回的cudaStatus代码，它们都成功了。我希望下面的示例足够直截了当，足以说明我想做什么。基本上，我有大量示例数据，我希望所有内核都能从中读取这些数据，但我不想每次都必须将指针传递给内核调用。我正在使用Windows8x64，使用VisualStudio2012和nvcc(通过VS集成)编译代码。目标是x64调试可执行文件。我的设备是GTX78
小编对电脑上NVIDIA显卡进行设置时点击应用就会提示“无法应用选定的设置到您的电脑”，如图： 为了解决这个问题小编也找了一些解决方法，但是大部分方法都没用，不知道是小编的问题还是方法本身就不对，在多次尝试下只有重新安装驱动才解决了这个问题，具体方法如下：1.在桌面上鼠标右键点击“此电脑”，然后点击“属性”。2.在弹出的对话框中点击打开“设备管理器”。3. 找到显示适配器，在下拉菜单中找到电脑上的独立显卡，游标右键点击独显，再点击“属性”。4.在弹出的对话框中点击“驱动程序——卸载设备”，卸载完成后点击“确定” 并关掉所有页面。5.进入NVIDIA官网的驱动下载界
NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn‘tcommunicatewiththeNVIDIAdriver解决办法参考链接1参考链接2参考链接32023.3.17更新今天突然又出现这个问题，一开始我就以为内核自动更新，便想去降低内核版本，一看旧版本的内核，发现都被自动删除了，然后我之前也将内核自动更新取消了啊，输入命令dpkg--get-selections|greplinux-image打印内核版本显示也是hold，按道理内核并没有更新。一开始没发现问题，便一直尝试下载旧版本内核来解决，一直没成功。最后无意间在ubuntu的应用中点开nvidiaxserverset
我想在我的项目中清理CUDA内核的参数。现在，内核需要3个uint32_t数组，这导致代码非常难看:(id表示全局线程ID，valX是某个任意值)__global__voidsome_kernel(uint32_t*arr1,uint32_t*arr2,uint32_t*arr3){arr1[id]=val1;arr2[id]=val2;arr3[id]=val3;}我想用一个结构包围所有这些数组:typedefstructS{uint_32_tarr1,uint_32_tarr2,uint_32_tarr3,uint32_tsize}S;其中size表示结构中每个arrX的长度。我想
情况是这样的。我有一个运行while循环的线程block，当且仅当这些线程中的任何一个满足某些条件时，我才需要循环继续。为此，我使用一个共享变量作为继续标志，该标志在每次迭代开始时由线程#0清除，后跟__syncthreads()，并且可以由任何线程在迭代期间设置如果满足继续条件，则迭代。然后在下一次迭代的检查点之前再次调用__syncthreads()以确保线程同步。内核基本上是这样的:__global__voidfoo(void*data){__shared__intblockContinueFlag;do{if(threadIdx.x||threadIdx.y||threadId
在我广泛使用nVidiaCUDA的项目中，我有时会使用Thrust来做它做得非常非常好的事情。Reduce是一种在该库中实现得特别好的算法，reduce的一个用途是通过将每个元素除以所有元素的总和来规范化非负元素的vector元素。templatevoidnormalise(Tconst*constd_input,constunsignedintsize,T*d_output){constthrust::device_ptrX=thrust::device_pointer_cast(const_cast(d_input));Tsum=thrust::reduce(X,X+size);t
有没有办法测量CUDA中某个内存指令或代码行的内存带宽？（NVPROF可以输出整个内核的内存带宽。）如果Clock（）函数是唯一的方法，那么计算带宽的方程式是什么？（汇总地址为每个{指令或代码行}除以（）差异吗？）我想查看某个指令或限制内存带宽的代码线。（例如，MSHR..）我有两个设备GTX980（Maxwell，SM_52）和P100（Pascal，SM_60），上面是X86_64BITSLinux系统。看答案一种可以提供一些见识的工具是Nsight工具中的指令级分析。它可以使您了解当SM“失速”（未能发布任何指示）时应归咎于哪一行。由于LD/ST指令没有阻止执行，因此您经常立即看到摊位下
我需要使用CUDA对矩阵(基本上是内存中一次浮点值的vector)的每个元素求平方根。矩阵维度不是已知的“先验”，可能会有所不同[2-20.000]。我在想:我可能会像这样使用(正如乔纳森在这里建议的那样)一个block维度:intthread_id=blockDim.x*block_id+threadIdx.x;并检查thread_id是否低于rows*columns...这非常简单直接。但是有什么特殊的性能原因为什么我应该使用两个(甚至三个)block网格维度来执行这样的计算(记住我毕竟有一个矩阵)而不是一个？我在考虑合并问题，比如让所有线程按顺序读取值
要点GPU对比CPU计算正弦和：使用单CPU、使用OpenMP库和CUDACUDA并行计算：3D网格运行内核：线程块，线程线性处理3D数组，并行归约，共享内存，矩阵乘法/平铺矩阵乘法，基本线性代数子程序平铺分区，矢量加载，warp级内在函数和子warp，线程发散和同步，联合组使用2D和3D模板，迭代求解偏微分方程和图像处理使用GPU纹理硬件执行快速插值，图像配准蒙特卡洛模拟3D伊辛模型CUDA流CUDA正电子发射断层扫描仪校准和图像重建GPU扩展矩阵乘法示例假设我们有两个矩阵，AAA和BBB。假设AAA是一个n×mn\timesmn×m矩阵，这意味着它有nnn行和mmm列。还假设BBB是m×w
我正在编写一个基于cuda的程序，需要定期将一组项目从GPU传输到主机内存。为了保持进程异步，我希望使用cuda的UMA在主机内存中有一个内存缓冲区和标志(这样GPU和CPU都可以访问它)。GPU将确保标志已清除，将其项目添加到缓冲区，然后设置标志。CPU等待设置标志，从缓冲区中复制内容，然后清除标志。据我所知，这不会产生任何竞争条件，因为它会强制GPU和CPU轮流，始终读取和写入彼此相对的标志。到目前为止，我还没有能够让它工作，因为似乎确实存在某种竞争条件。我想出了一个具有类似问题的更简单的示例:#include__global__voiduva_counting_test(intn
