前面扯了很多,不过大多都是在讲CUDA 在软体层面的东西:接下来,虽然Heresy 自己也不熟,不过还是来研究一下硬体的部分吧-毕竟要最佳化的时候,好像还是要大概知道一下相关的东西的.这部分主要参考资料是: [Hotball's Hive]GPU 的硬体架构 Programming Massively Parallel Processors的Lecture 7 在研究硬体架构前,可能须要先回去看<nVidia CUDA简介>,稍微回顾一下在CUDA中thread.thread block.bl…

"CUDA runtime is insufficient with CUDA driver"CUDA 9.2: 396.xx CUDA 9.1: 387.xx CUDA 9.0: 384.xx CUDA 8.0 375.xx (GA2) CUDA 8.0: 367.4x CUDA 7.5: 352.xx CUDA 7.0: 346.xx CUDA 6.5: 340.xx CUDA 6.0: 331.xx CUDA 5.5: 319.xx CUDA 5.0: 304.xx CUDA 4…

硬件加速 并行计算 OpenCL OpenCL API VS SDK 英伟达硬件编解码方案 基于 OpenCL 的 API 自己写一个编解码器 使用 SDK 中的编解码接口 使用编码器对于 OpenCL 和 SDK 的封装 硬件加速 硬件加速的学术名称是 GPGPU(General-purpose computing on graphicsprocessing units),中文名称是通用图形处理器.最基本的思想是使用 GPU 的运算能力完成原本需要 CPU 来进行的运算. 并行计算 GPU 是…

这篇文章主要分析 NVCUVID 提供的解码器,里面提到的所有的源文件都可以在英伟达的 nvenc_sdk 中找到. 解码器的代码分析 SDK 中的 sample 文件夹下的 NvTranscoder 中包含了编码器和解码器的用法,编码器的内容不在这里分析,因为 FFMPEG 中已经包含了相关的代码,不需要其他的处理. 解码器在 SDK 中有一份封装,主要是 NvTranscoder 下的 VideoDecoder 类.目前这个类的具体用法还不是特别的清楚.分析将会从 main 函数开始. ma…

目录(?)[-] 私有驱动 编译 FFMPEG 使用 nvenc 这篇文档介绍如何在 ffmpeg 中使用 nvenc 硬件编码器. 私有驱动 nvenc 本身是依赖于 nvidia 底层的私有驱动的,所以想要使用编码器首先需要安装 nvidia 的私有驱动.在 NVIDIA VIDEO CODEC SDK 的介绍中说明,最新版本的 nvenc sdk 5.0 在 Linux 需要 346.22 以上的驱动,在windwos 下则需要 347.07 以上的驱动 The latest NVENC…

1.目标 <1>显卡性能参数: <2>方案可行性: 2.平台信息 2.1.查看当前显卡信息 命令:  lspci |grep VGA  信息:  01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GK106 [GeForce GTX 645 OEM] (rev a1) 解析:  GK106,是一个由英伟达公司制造的适配器图形处理和加速核心芯片. 从NVIDIA支持的矩阵表中查找出GK106支持格式分别为:  NVDEC解码:…

原文链接:https://developer.nvidia.com/ffmpeg GPU-accelerated video processing integrated into the most popular open-source multimedia tools. FFmpeg and libav are among the most popular open-source multimedia manipulation tools with a library of plugins t…

ps:这是英伟达二面面的一道相关CUDA的题目.<NVIDIA CUDA编程指南>第57页开始          在合并访问这里,不要跟shared memory的bank conflict搞混淆了,这里很重要.          global memory没有被缓存(面试答错了!),因此,使用正确的存取模式来获得最大的内存带宽,更为重要,尤其是如何存取昂贵的设备内存device memory.          首先,设备device有能力,在一个单一指令下,从global memory中读…

说明:想要让Theano在Windows8.1下能利用GPU并行运算,必须有支持GPU并行运算的Nvidia显卡,且要安装CUDA,千万不要电脑上是Intel或AMD的显卡,却要编写CUDA. 文中用到的所有软件均共享在百度云盘中,方便大家的使用!! 链接:http://pan.baidu.com/s/1dD4APIL 密码:8bk5 一.CUDA的安装 1.查看你的显卡是否支持GPU并行运算 "This PC"/"Manage"/"Device Mana…

CUDA是NVIDIA的GPU开发工具,眼下在大规模并行计算领域有着广泛应用. windows平台上面的CUDA开发之前.最好去NVIDIA官网查看说明,然后下载对应的driver. ToolKits等等. 假设你下载最新版本号的CUDA7.0.里面事实上已经包括了driver及Tool kits. 特别要注意:目标最高版本号为CUDA7.0.仅支持64位系统(32位没法安装CUDA 7.0 Tool Kits).另外,VS编译平台最低要求是VS2010. So,那些依旧用VC6或者VS2008…