谁能给我一个关于CUDAC和C++的性质的很好的解释？据我了解，CUDA应该是带有NVIDIAGPU库的C。截至目前，CUDAC支持一些C++特性，但不支持其他特性。NVIDIA的计划是什么？他们是否会在C基础上构建并添加自己的库(例如Thrust与STL)与C++的库平行？他们最终会支持所有的C++吗？在.cu文件中使用C++头文件是不是很糟糕？ 最佳答案 CUDA是一个平台(架构、编程模型、汇编虚拟机、编译工具等)，而不仅仅是一种单一的编程语言。CUDAC只是在此平台上构建的众多语言系统之一(CUDAC、C++、CUDAFort
我正在研究使用GPU处理流数据的方法。我有两个选择，但无法决定走哪条路？我的标准如下:易于使用(良好的API)社区和文档性能future我将在linux下用C和C++编写代码。 最佳答案 OpenCL从您的生产代码接口(interface)可在不同的图形硬件之间移植操作有限，但已准备好快捷方式CUDA独立语言(CUDAC)仅限nVidia硬件几乎完全控制代码(使用类C语言进行编码)大量分析和调试工具底线——OpenCL是可移植的，CUDA仅适用于nVidia。但是，作为一门独立的语言，CUDA功能更强大，并且有很多非常好的工具。易于
当我分block文本时，我会在输出中得到很多代码，例如NN、VBD、IN、DT、NNS、RB。是否有记录在某处的列表告诉我这些的含义？我试过谷歌搜索nltkblock代码nltkblock语法nltkblock标记。但我找不到任何解释这些代码含义的文档。 最佳答案 您看到的标签不是分block的结果，而是分block之前发生的POS标记。这是PennTreebank标签集，请参阅https://www.ling.upenn.edu/courses/Fall_2003/ling001/penn_treebank_pos.html>>>
我是tensorflow深度学习的新手，对tensorflow中的反卷积(卷积转置)操作很感兴趣。我需要看一下操作反卷积的源代码。功能是我猜conv2d_transpose()innn_ops.py.但是，在函数中它调用另一个名为gen_nn_ops.conv2d_backprop_input()的函数。我需要看看这个函数里面有什么，但我无法在存储库中找到它。任何帮助将不胜感激。 最佳答案 你找不到这个来源，因为这个来源是bazel自动生成的。如果你从源代码构建，你会在bazel-genfiles中看到这个文件。它也存在于您的本地发
我想这个问题不言自明。我有兴趣做一些严肃的计算，但我不是一名程序员。我可以将足够多的python串在一起来完成我想要的。但是我可以在python中编写一个程序并让GPU使用CUDA执行它吗？还是我必须混合使用python和C？Klockner(sp)“pyCUDA”网页上的示例混合了python和C，所以我不确定答案是什么。如果有人想对Opencl发表意见，请随意。几周前我听说了这项CUDA业务，不知道您可以像这样使用您的视频卡。 最佳答案 你应该看看CUDAmat和Theano.两者都是编写在GPU上执行的代码的方法，而无需真正了
在tf.nn.*上使用tf.layers.*？是否有任何优势例如，文档中的大多数示例使用tf.nn.conv2d，但尚不清楚他们为什么这样做。 最佳答案 正如GBY提到的，他们使用相同的实现。参数有轻微的差异。用于tf.nn.conv2d:filter:ATensor.Musthavethesametypeasinput.A4-Dtensorofshape[filter_height,filter_width,in_channels,out_channels]fortf.layers.conv2d:filters:Integer,t
我正在寻找一种在docker容器内使用GPU的方法。容器会执行任意代码，所以我不想使用特权模式。有什么建议吗？从之前的研究中，我了解到run-v和/或LXCcgroup是可行的方法，但我不确定如何完全实现这一点 最佳答案 Regan的回答很好，但它有点过时了，因为正确的方法是避免lxc执行上下文，因为Docker有droppedLXC作为docker0.9的默认执行上下文。相反，最好通过--device标志告诉docker有关nvidia设备的信息，并且只使用native执行上下文而不是lxc。环境这些说明在以下环境中进行了测试:U
我正在尝试运行我的CudaSDK示例，但出现以下错误:./bandwidthTest:errorwhileloadingsharedlibraries:libcudart.so.4:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory为什么我可以成功编译示例，但不能运行？有没有办法手动指定CUDA运行时库的路径？ 最佳答案 尝试:32位:sudoldconfig/usr/local/cuda/lib64位:sudoldconfig/usr/local/cuda/lib64干杯
我已经到处寻找有关如何在CUDA中准确使用类的一些见解，虽然人们普遍认为它可以完成并且显然是由人们完成的，但我很难找到如何实际做到这一点。我有一个类，它使用运算符重载等实现基本位集。我需要能够在主机和设备上实例化此类的对象，在两者之间进行复制等。我是否在.cu中定义了此类？如果是这样，我如何在我的主机端C++代码中使用它？类的函数不需要像threadId那样访问特殊的CUDA变量；它只需要能够在主机和设备端使用即可。感谢您的帮助，如果我以完全错误的方式处理此问题，我很想听听替代方案。 最佳答案 在您#include的header中定
图形处理单元(GPGPU)上的通用计算是一个非常有吸引力的概念，可以利用GPU的强大功能进行任何类型的计算。我很想将GPGPU用于图像处理、粒子和快速几何运算。目前，该领域的两个竞争者似乎是CUDA和OpenCL。我想知道:OpenCL是否可以在Windows/Mac上的Java中使用？与OpenCL/CUDA接口(interface)的库方法有哪些？是否可以直接使用JNA？我是不是忘记了什么？感谢任何现实世界的经验/例子/war故事。 最佳答案 AFAIK，JavaCL/OpenCL4Java是目前唯一可在所有平台上使用的Open
