我所有的单元测试代码都基于boost::test。我刚刚尝试了GCCAddresssanitizer，它报告了boost::test的一些问题:==25309==ERROR:AddressSanitizer:heap-use-after-freeonaddress0xf5801344atpc0x8259412bp0xff9966c8sp0xff9966bcREADofsize4at0xf5801344threadT0#00x8259411inboost::unit_test::framework::run(unsignedlong,bool)../common/lib/boost/bo
我正在尝试使用CUDA中的Thrust库进行一些科学模拟，但我陷入了以下操作，这基本上是一个for-each循环:device_vectorIn(N);for-eachIn(x)inInOut(x)=some_calculation(In(x-1),In(x),In(x+1));end我已经查阅了stackoverflow.com并找到了一些类似的问题:Similarquestions1但似乎只有当some_calculation函数在2个参数之间完成时才可能使用变换迭代器，因为变换迭代器最多传递两个参数。那么，对于问题2:Similarquestions2讨论就这么结束了，还没有得出
我正在CUDAC编程世界迈出我的第一步!作为第一个测试，我编写了简单的算法来对图像进行灰度转换和阈值处理(我是计算机视觉和OpenCV的粉丝!)。我决定将我的CUDA性能结果与CPU上的类似算法以及相应的OpenCV(cpu)函数进行比较。这是全高清视频的结果:FrameCount:4754FrameResolution:1920x1080TotaltimeCPU:67418.6msFrameAvgCPU:14.1814msFrameCount:4754FrameResolution:1920x1080TotaltimeOpenCV:23805.3msFrameAvgOpenCV:5.
我正在调试一个cuda程序并收到以下警告:warning:CudaAPIerrordetected:cudaMemcpyreturned(0xb)warning:CudaAPIerrordetected:cudaMemcpyreturned(0xb)warning:CudaAPIerrordetected:cudaGetLastErrorreturned(0xb)ErrorinkernelGPUassert:invalidargument当我在cuda-gdb中键入“where”时，它显示“nostack”。(cuda-gdb)whereNostack.应该如何找到我的程序崩溃的地方？
我正在尝试通过命令行中的Groovy编译和运行单元测试。项目中的包装结构不遵循命名约定-这是我目前无法更改的。这些课程被组织为：src/abc/def/SomeClass.groovysrc/abc/tests/def/TestSomeClass.groovy当我跑步时mvntest，消息是：无法解析类org.junit.test和无法解析类org.junit.assert在课堂里src/abc/tests/def/TestSomeClass.groovy.我的pom是：4.0.0org.codehaus.mojomy-project1.0org.codehaus.gmavenplusgmav
我有以下代码:主.cu:#include"class.h"intmain(){}类.h:classClass{__global__voidFunction(){};};当我使用命令nvcc-cmain.cu-omain.o编译此代码时，出现以下错误:class.h(3):warning:inlinequalifierignoredfor"global"functionclass.h(3):error:illegalcombinationofmemoryqualifiers我对这些错误中的每一个都有疑问。为什么它“忽略”函数的__global__限定符，为什么__global__内存限定
关于可变全局函数模板的CUDA7标准指出"onlyasinglepackparameterisallowed."有没有优雅的解决方法？我希望能够做类似的事情:templatevoidRecursiveFunct(){}templatevoidRecursiveFunct(Tt,Args...args){t.templatecall();RecursiveFunct(args...);}我想我可以在传递它们之前将我的整数包包装成某种东西，但是否可以通过一种对该代码的调用者透明的方式来做到这一点？ 最佳答案 不确定是否理解您的确切限制，
我对设置boost测试库有点困惑。这是我的代码:#include"stdafx.h"#defineBOOST_TEST_DYN_LINK#defineBOOST_TEST_MODULEpevUnitTest#includeBOOST_AUTO_TEST_CASE(TesterTest){BOOST_CHECK(true);}我的编译器生成非常有用的错误消息:1>MSVCRTD.lib(wcrtexe.obj):errorLNK2019:unresolvedexternalsymbol_wmainreferencedinfunction___tmainCRTStartup1>C:\Use
我刚开始CUDA编程，并试图执行下面显示的代码。这个想法是将二维数组复制到设备，计算所有元素的总和，然后检索总和(我知道这个算法不是并行化的。事实上，它正在做更多的工作，然后是必要的。然而，这只是为了作为memcopy的练习)。#include#include#include#include#defineheight50#definewidth50usingnamespacestd;//Devicecode__global__voidkernel(float*devPtr,intpitch,int*sum){inttempsum=0;for(intr=0;r>>(devPtr,pitc
我正在编写一些需要一些磁盘I/O的代码，并调用我编写的库来执行一些计算和GPU工作，然后调用更多磁盘I/O将结果写回文件。我想将其创建为多线程代码，因为文件非常大。我希望能够读取文件的一部分，将其发送到GPU库，然后将一部分写回文件。涉及的磁盘I/O非常大(如10GB)，并且在GPU上的计算速度相当快。我的问题更像是一个设计问题。我应该使用单独的线程来预加载进入GPU库的数据，并且只让主线程实际执行对GPU库的调用，然后将结果数据发送到其他线程以写回磁盘，或者我是否应该继续让所有单独的线程各自完成自己的工作-获取一大块数据，在GPU上执行，然后写入磁盘，然后获取下一block数据？我正
