gpgpu

2热度

1回答

我试图访问System.Collections.Generic.IList<T>的值，这是在Alea.Gpu.Default.For之外声明的。 [GpuManaged] private void Evaluate_Caching(IList<TGenome> genomeList) { var gpu = Gpu.Default; gpu.For(0, genomeLi

1热度

1回答

如何使用OpenMP在GPU上分发团队？

我试图利用我的Nvidia Geforce GT 740M进行并行编程，使用OpenMP和铿锵3.8编译器。当在CPU上并行处理时，我设法得到想要的结果。但是，在GPU上处理时，我的结果几乎是随机数。因此，我认为我没有正确地分配我的线程团队，并且可能会有一些数据竞赛。我想我必须以不同方式执行我的for循环，但我不知道错误可能在哪里。 #include <stdio.h> #include <

3热度

1回答

我可以在相同的设备缓冲区中一个接一个地调用OpenCL内核吗？

假设我使用clEnqueueWriteBuffer将数据复制到设备，并且假设数据是RGB值（unsigned char s）的缓冲区。我想先通过操作输入缓冲区（例如通过覆盖R组件）来将图像转换为灰度，然后我想将生成的图像调整为输出缓冲区。然后我会使用clEnqueueReadBuffer将输出复制回主机内存。由于我不能编写一个包含所有逻辑的单个内核（因为OpenCL处理的内在无序性），所以我在考虑

0热度

1回答

nvprof [R gputools代码永远不会结束

我试图从命令行中运行R. “nvprof” 这里是我正在做它： ./nvprof --print-GPU-跟踪--devices 0 - -analysis-metrics -export-profile/home/xxxxx /％p R 这给了我一个R提示符并且我写了R代码。我也可以用Rscript来做。的问题，我看到的是，当我给--analysis度量选项它给了我很多类似 == == 440

-1热度

2回答

可以将___shfl_xor替换为在sm_21上运行？

试图运行这样的：在一个NVS4200M，这是sm_21，不sm_35根据需要 https://github.com/Celebrandil/CudaSift 。在运行中提到的项目的唯一问题是此代码（cudaSiftD.cu:205）：对（INT I = 1;我< = 16; I * = 2）总和+ = __shfl_xor（总和，一世）; 是否有可能的等效代码？

-1热度

1回答

通用翘曲级的std ::复制般的功能 - 什么是应该考虑？

A C++标准库用下面的代码（忽略各种包装和概念支票等的）与简单的循环实现std::copy： for (; __first != __last; ++__result, ++__first) *__result = *__first; 现在，假设我想的通用为经线std::copy样函数（未块;不栅极）以用于协作从一个地方将数据复制到另一个。为了简单起见，我们甚至假设函数使用指针而不

0热度

1回答

CUDA为maxwell

我想了解parallel forall post on instruction level profiling。尤其是在部分以下行减少了内存相关暂停： NVIDIA的GPU不具备索引寄存器文件，因此，如果堆叠阵列与动态索引进行访问，编译器必须分配在本地存储阵列。在Maxwell体系结构中，本地内存存储不会在L1中进行缓存，因此在存储很重要之后本地内存负载的延迟时间很长。我明白寄存器文件是，但它是

0热度

1回答

GPU编程模型 - 多少个同时发散的线程无惩罚

我是GPGPU和CUDA的新手。从我的阅读中，在当代CUDA GPU上，线程被捆绑成32个线程的变形。变形中的所有线程都执行相同的指令，所以如果分支中存在分歧，所有线程基本上都花费相应的时间来获取所有发生的分支。然而，似乎在GPU上同时执行的不同warps可以具有不同的分支而没有这个成本，因为不同的warp是由单独的计算资源执行的。所以我的问题是，在发散不会导致这种情感的情况下，可以如此执行多少个

4热度

1回答

为什么tensorflow的利用率低于GEFORCE 1080 ti（11GB）的20％？

我正在使用GEFORCE GTX 1080 ti（11GB）的tf-seq2seq包来训练NMT模型。在训练模型期间，执行nvidia-smi表明，在所有CPU内核繁忙时，GPU易失性利用率始终小于25％。为什么？我怎么能找到，如果我利用我的GPU的全部潜力？

-1热度

1回答

可视化剖析器无法工作给无法配置文件应用程序非零返回码

我写了多个使用CUDA的代码，我之前进行了大量的配置。我正在分析的代码现在给我一个奇怪的对话框无法配置应用程序。 “正在分析的应用程序返回非零返回码” 对于所有使用CUDA工具包和我的旧程序的示例程序，分析器都正常工作。另外我在同一个文件上尝试了一个旧程序（通过评论我当前的代码并在同一个源文件中复制其中一个旧文件），而且令人惊讶的是，该配置文件工作正常。注意：在构建或调试时代码运行正常，没有