引言本文以Ubuntu20.04操作系统为例，演示如何配置深度学习GPU环境。一、NVIDIA显卡驱动的安装访问如下网址https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=20.04&target_type=runfile_local下载推荐的cuda并安装复制箭头所指处的命令到命令行wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.0/local_i
假设我有一个文件，我们称它为foo.cpp，我的目标是在cuda模式下用nvcc编译这个文件。在命令行中，这可以通过调用轻松完成:nvcc--x=cufoo.cpp我正在苦苦挣扎的是让CMake做同样的事情。事实证明，CMake命令cuda_add_executable(foofoo.cpp)将过滤*.cpp文件并使用c++编译器(而不是nvcc)。请注意，将所有文件重命名为*.cu不是一种选择，因为代码库还必须支持非cuda构建。 最佳答案 在FindCUDAsourcecode我找到了一个选项来为特定的非.cu文件激活CUDA编
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
最近拿着一张多年前实验室买的Jetson想刷个软路由玩，奈何折腾了一周才把clash-meta内核装好，记录一下自己踩的坑，整理一下以免其他玩jetsonTX2的兄弟掉大坑。已经过去一周了很多都记不太清了，凭记忆写的！一、第一次开机TX2第一次开机首先进入命令行模式，这时有两个账号可以用来登录，一个是NVIDIA另一个是Ubuntu，其实也可以来改root密码登录root。passwdroot 进入命令行模式系统会提示你装驱动。一定要仔细看登录后的提示！！！需要在NVIDIA账号下安装。经过最近几天搜索发现很多教程直接cd~/NVIDIA-INSTALLsudo./install.shrebo
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
