这是一个相当简单的问题，但谷歌搜索似乎没有答案，所以。我想知道的是，如果我有两block能够运行cuda的gpu卡(相同)，我的内核是否可以跨越这些卡？或者它绑定(bind)到一张卡或另一张？IE。cuda是提供了整套可用的gpu内核，还是仅提供了运行它的卡上的内核。如果是这样，为了实现它，我需要了解什么特别的东西吗？除了cudasdk之外，还有什么值得了解的例子吗？目标语言当然是C/C++。 最佳答案 单个CUDA内核启动绑定(bind)到单个GPU。为了使用多个GPU，需要启动多个内核。cuda设备运行时APIfocuseson
我一直在尝试创建模板内核，但在我的程序中调用它们时遇到了一些问题。我有一个Matrix模板类，以及里面定义的一些方法矩阵.h:templateclassMatrix{...voidsum(Matrix&m1,Matrix&m2,Matrix&sum);...}#include"Matrix.cu"矩阵.cu:#include"MatrixKernel.h"templatevoidMatrix::sum(constMatrix&m,Matrix&sum){...sumKernel>>(Matrixm1,Matrixm2,Matrixsum)...}矩阵内核.h:template__glo
据我所知，Cuda流和memorycpyasync需要我们将不同的内核、内存操作标记为不同的流，以使gpu操作与cpu操作并发。但是是否有可能拥有一个持久内核。这个内核启动一次，永远循环，检查“一些标志”以查看是否有来自CPU的数据然后对其进行操作。当这“一段”数据完成时，GPU为CPU设置一个“标志”，CPU看到它并将数据复制回来。该内核永远不会结束运行。这是否存在于当前的cuda编程模型中？我能得到的最接近这个的是什么？ 最佳答案 是的，这是可能的。一种方法是使用零拷贝(即GPU映射)主机内存。主机将其数据放在映射区域中，GPU
我正在使用CUDA，我试图在某个ifblock被命中后停止我的内核工作(即终止所有正在运行的线程)。我怎样才能做到这一点？我真的被困在这里了。 最佳答案 CUDA执行模型在设计上不允许block间通信。如果不诉诸assert或trap类型的方法，这可能会使这种内核中止条件操作难以可靠地实现，这可能会导致上下文破坏和数据丢失这可能不是您想要的。如果您的内核设计涉及少量具有“驻留”线程的block，那么唯一的方法是某种原子自旋锁，它很难可靠地工作，并且会大大降低内存Controller性能和可实现的带宽.另一方面，如果您的内核设计有相当
我记得在我最后一年的大学项目中，我编写了一个C#注册表监视器，但是，当我将它与MicrosoftProcessMonitor应用程序进行比较时(我不记得它的确切名称，但这是一家被MSoft收购的公司)，我并没有捕捉到许多注册表调用。这是因为我使用的是C#包装器，因此它只会捕获用户模式注册表访问吗？我使用了这个包装器:http://www.codeproject.com/KB/DLL/EasyHook64.aspx要捕获内核模式注册表访问，我必须用C++编写吗？ 最佳答案 ProcessMonitor正在使用内核驱动程序或ETW(见下
我正准备着手将我编写的程序转换为CUDA，以期提高处理速度。现在显然我的旧程序一个接一个地执行许多函数，我在主程序中将这些函数分开并按顺序调用每个函数。voidmain(){*initializationofvariables*function1()function2()function3()printresult;}这些函数本质上是串行的，因为funtion2依赖于funtion1的结果。好吧，现在我想把这些函数转换成内核，并并行运行函数中的任务。是不是很简单，并行重写每个函数，然后在我的主程序中，一个接一个地调用每个内核？这比需要的慢吗？例如，我是否可以让我的GPU直接执行下一个并
前言TBS文件浏览目前文档不清晰是硬伤，然后存在两个我需求冲突的问题点我需要使用内核045912的最新版本内核才能支持H5的部分小游戏实验，但是TBS的SDK进行内核下载，第一个坑是，它有一个流控，也就是当你用户基数有一定量，那么有个别用户是会击中流控然后下载内核失败的，这里下载内核失败也是无所谓的，大部分用户可以使用系统内核进行，但我的项目原因我是进行了系统浏览器阉割了，不存在系统内核，与我有相同需求场景的会存在个别用户无法打开网页浏览的问题，第二个点就是我需要045912版本以上的内核，但是sdk动态分发的内核并不是唯一的，我对接过程中10次有7次分发的内核为045738，通过调试页面ht
在内核中放置一个for循环是个坏主意吗？或者这是一件很常见的事情？ 最佳答案 将循环放入内核是很常见的。这并不意味着它总是一个好主意，但也不意味着它不是。确定如何有效地分配任务和数据以及利用相关并行性的一般问题是一个非常困难且Unresolved问题，尤其是在涉及CUDA时。正在进行积极的研究以有效地确定(即，不盲目地探索参数空间)如何为给定的内核实现最佳结果。有时，将循环放入内核中会很有意义。例如，对具有强数据独立性的大型常规数据结构的许多元素进行迭代计算非常适合包含循环的内核。其他时候，您可能决定让每个线程处理许多数据点，例如您
我有一个在其构造函数中调用内核的类，如下所示:“标量场.h”#includevoidERROR_CHECK(cudaError_terr,constchar*msg){if(err!=cudaSuccess){std::cout“类A.h”#include"ScalarField.h"static__global__voidKernelSetScalarField(ScalarFieldv){intindex=threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x;if(index>>(v);ERROR_CHECK(cudaGetLastError(),"Kernel");
假设我想要一个需要做很多事情的CUDA内核，但是有一些对所有内核都是不变的圆顶参数。此参数作为输入传递给主程序，因此它们不能在#DEFINE中定义。内核将运行多次(大约65K)并且它需要这些参数(和一些其他输入)来进行计算。我的问题是:将这些常量传递给内核的最快(或者最优雅)的方法是什么？常量是2或3个元素长度的float*或int*数组。他们大约有5~10个。玩具示例:2个常量const1和const2__global__voidkernelToyExample(intinputdata,?????){value=inputdata*const1[0]+const2[1]/const
