我已经编写了一些代码来尝试交换二维矩阵的象限以用于FFT目的，该矩阵存储在平面数组中。intleftover=W-dcW;T*temp;T*topHalf;cudaMalloc((void**)&temp,dcW*sizeof(T));//swapeveryrow,leftandrightfor(inti=0;i请注意，此代码采用设备指针，并进行DeviceToDevice传输。为什么这看起来运行得这么慢？这可以以某种方式优化吗？与使用常规memcpy的主机上的相同操作相比，我对这个进行了计时，速度大约慢了2倍。有什么想法吗？ 最佳答案
在我的项目中，我实现了自定义内存分配器以避免不必要地调用cudaMalloc一旦应用程序“预热”。此外，我使用自定义内核进行基本数组填充、数组之间的算术运算等，并希望通过使用Thrust来简化我的代码。并摆脱这些内核。设备上的每个数组都是通过原始指针创建和访问的(目前)，我想使用device_vector和Thrust这些对象上的s方法，但我发现自己在原始指针和device_ptr之间转换一直以来，我的代码都有些困惑。我相当模糊的问题:您将/如何组织自定义内存管理的使用，Thrusts数组方法和以最易读的方式调用自定义内核？ 最佳答案
OpenCV+Cuda+Cmake+VStudio配置记录前后配这玩意三次，一直挺头疼，最近项目原因不得不又配了一遍，遂下定决心写一下坑点前置安装CMake编译Opencv(VS2022)这步请提前确定好cuda和cudnn的版本对应，cuda版本和电脑环境的版本兼容，cuda和vs的版本对应（大坑，比如cuda11.3不支持vs2022！）查看系统支持的cuda版本：输入win+r，输入cmd，打开命令提示符窗口，输入：nvidia-smi注意这里显示的是系统支持的最高版本，不是当前版本！CUDA与VisualStudio版本之间的对应关系如下：cuda12.1及以上才支持VS2022cud
我正在尝试从单独编译的C++文件调用CUDA(主机)函数:sample.cppC++文件:extern"C"voidcuda_function(inta,intb);intmain(){//statementscuda_function(23,34);//statements}cuda.cu文件:#include__global__voidkernel(inta,intb){//statements}voidcuda_function(inta,intb){//cuda_function}构建命令:g++-csample.cppnvcc-ccuda.cunvcc-osamplesamp
目录详解'CUDAdriverversionisinsufficientforCUDAruntimeversion'背景解决方法步骤1：查看CUDA运行时要求的驱动程序版本步骤2：检查当前CUDA驱动程序版本步骤3：更新CUDA驱动程序步骤4：验证更新结果步骤5：重新运行CUDA应用程序结论详解'CUDAdriverversionisinsufficientforCUDAruntimeversion'当你在使用CUDA运行时时，有时可能会遇到这样的错误消息：'CUDAdriverversionisinsufficientforCUDAruntimeversion'。这个错误消息表示CUDA运行
为什么每个block运行超过32个线程时性能会提高？我的显卡有480个CUDA内核(15MS*32SP)。 最佳答案 每个SM有1-4个warp调度器(Tesla=1，Fermi=2，Kepler=4)。每个warp调度程序负责执行分配给SM的warp的子集。每个warp调度程序维护一个符合条件的warp列表。如果warp可以在下一个周期发出指令，则它是合格的。如果warp在数据依赖性上停止，等待获取和指令，或者下一条指令的执行单元正忙，则warp不合格。在每个周期中，每个warp调度程序将从符合条件的warp列表中选择一个warp
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭10年前。您使用什么库在CUDA上进行矩阵计算？或者有没有？好像每个人都是自己写的。对于通常的处理器，我使用Eigen.GPU呢？
我可以使用哪些并行算法从给定的集合中生成随机排列？特别是适合CUDA的论文的建议或链接会很有帮助。这的顺序版本将是Fisher-Yates洗牌。例子:设S={1,2,...,7}为源索引集。目标是并行生成n个随机排列。n个排列中的每一个都恰好包含每个源索引一次，例如{7,6,...,1}。 最佳答案 Fisher-Yatesshuffle可以并行化。例如，4个并发worker只需要3次迭代来洗牌8个元素的vector。在第一次迭代中，它们交换01、23、45、67；第二次迭代02、13、45、67；以及最后一次迭代04、15、26、
随着数据大小增加超过260k，我的CUDA程序停止工作(它不打印任何内容)。有人能告诉我为什么会这样吗？这是我的第一个CUDA程序。如果我想要更大的素数，如何在CUDA上使用大于longlongint的数据类型？显卡为GT425M。#include#include#include#defineSIZE250000#defineBLOCK_NUM96#defineTHREAD_NUM1024intdata[SIZE];__global__staticvoidsieve(int*num,clock_t*time){constinttid=threadIdx.x;constintbid=bl
我注意到cuda中有一个float1结构类型。与简单的float相比，是否有任何性能优势，例如，在使用float数组与float1数组的情况下？struct__device_builtin__float1{floatx;};在float4中有一个性能优势，这取决于场合，因为对齐是4x4bytes=16bytes。是否仅用于带有float1参数的__device__函数？提前致谢。 最佳答案 关注@talonmies对帖子的评论CUDAThrustreductionwithdouble2arrays，我比较了使用CUDAThrust计
