之前一开始以为是cuda和cudnn安装错误导致的,所以重装了,但是后来发现重装也出错了. 后来重装后的用了一会也出现了问题.确定其实是Tensorflow和pytorch冲突导致的,因为我发现当我同学在0号GPU上运行程序我就会出问题. 详见pytorch官方论坛: https://discuss.pytorch.org/t/gpu-is-not-utilized-while-occur-runtimeerror-cuda-runtime-error-out-of-memory-at/3478

前两天安装Jetpack3.0的时候,看着网上的教程以为cuda会自动安装上,但是历经好几次安装,都安装不上cuda,也刷了好几次jetpack包.搜遍了网上的教程,也没有安装上.错误如下图所示: 这是我在网上找的错误图,我的错误和它一样.首先,我看清了下载错误的原因可能是源的问题,网速太慢.因为我一开始改变了板子上系统默认的源,阿里的源和科大的源都试过了,哎,当初就不应该改变板子的源.太坑了,还是默认的源比较好,就这样在阿里的源和科大的源辗转反侧了1天后,第二天把源改回了默认的源,虽然下载速度

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下.本博主从2012年上高性能计算课程開始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中.使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择. 还有不到一年毕业.怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通.步步为营.顺便分享设计的一些经验教训.希望能给学习C

main(int argc, char **argv):argc是参数个数,**argv具体的参数,第0个是程序全名 cudaError_t类型:记录cuda错误,值为cudaSuccess则正确执行 cudaGetDeviceCount(&deviceCount):获取设备数量,结果保存在deviceCount中 cudaGetErrorString(error_id):发生的错误类型 cudaSetDevice(int dev):设置操作的设备 cudaDeviceProp结构体:记录设备相

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通 - Augusdi的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择.还有不到一年毕业,怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一

一.cuda简介 CUDA是支持c++/c语言,一般我喜欢用c来写,他的编译是gpu部分由nvcc来进行的   一般的函数定义 void  function(); cuda的函数定义 __global__ void function();   解释:在这里,这个global前缀表明这个函数在哪里执行,可以由谁来呼叫 global:主机呼叫,设备执行 host:主机呼叫,主机执行 device:设备呼叫,设备执行   执行一般c函数  funtion(); 执行cuda函数   function<

<CUDA并行程序设计:GPU编程指南> 基本信息 原书名:CUDA Programming:A Developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs 作者: (美)Shane Cook 译者: 苏统华 李东 李松泽 魏通 丛书名: 高性能计算系列丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111448617 上架时间:2014-1-10 出版日期:2014 年1月 开本:16开 页码:1 版次:1-1 所属分类:计算机 更多关于>>

项目合作中需要整合对方公司提供的CUDA代码,因此需要详细学习代码中涉及的cuda函数. CUDA Tool Kit 8.0较完整的官方说明文档: http://docs.nvidia.com/cuda/index.html#axzz4mJF4jmiT CUDA Runtime API函数官方详细说明网站: https://www.cs.cmu.edu/afs/cs/academic/class/15668-s11/www/cuda-doc/html/group__CUDART.html 自定义

原文链接 第五节:了解和使用共享内存(2) Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在CUDA系列文章的第四节里,我探讨了执行模型和内核启动执行配置是如何影响寄存器的数量和本地多处理器资源如共享内存的数量的.在本小节,我会继续探讨内存性能,和在reverse

数组倒序,将在主机上初始化的数组传输到设备上,然后用CUDA并行倒序,此时在全局内存上操作,再将结果返回到主机并验证. #include <stdio.h> #include <assert.h> #include "cuda.h" #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" //检查CUDA运行时是否有错误 void checkCUDAE

原文链接 第三节:错误处理和全局内存性能局限 恭喜!通过对CUDA(Compute Unified DeviceArchitecture,即计算统一设备架构的首字母缩写)系列文章第一节和第二节,您现在已经是能够使用CUDA的程序员了,您可以创建和运行在支持CUDA的设备上使用成百上千同步线程的程序.在第二节的incrementArrays.cu中,我提供了一个常见的CUDA应用程序模式的工作样例——将数据移动到设备,运行一个或多个内核以进行计算并获得结果.本质上,只需使用您自己的内核并加载自己的

CUDA是一个基于NVIDIA GPU的并行计算平台和编程模型,通过调用CUDA提供的API,可以开发高性能的并行程序.CUDA安装好之后,会自动配置好VS编译环境,按照UCDA模板新建一个工程"Hello CUDA": 建好之后,发现该工程下已经存在一个项目 kernel.cu.这个是CUDA编程的入门示例,实现的功能是两个整型数组相加,代码如下: #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_par

CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择.还有不到一年毕业,怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通,步步为营,顺便分享设计的一些经验教训,希望能给学习CUDA的童鞋提供一定指导.个人能力所及,错误难免,欢迎讨论. PS:申请专栏好像需要先发原创帖超过15篇...

CUDA学习笔记 GPU架构 GPU围绕流式多处理器(SM)的可扩展阵列搭建,每个GPU有多个SM,每个SM支持数百个线程并发执行.目前Nvidia推出了6种GPU架构(按时间顺序,详见下图):Fermi.Kepler.Maxwell.Pascal.Volta和Turing,每种架构的SM构成不尽相同. 以Fermi架构为例,SM通常包含以下组成部分: 32个CUDA核心,每核心由一整数算术逻辑单元ALU和一浮点运算单元FPU组成 共享内存/L1Cache 寄存器 加载/存储单元 特殊功能单元S

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_gpu.html using the GPU 想要看GPU的介绍性的讨论和对密集并行计算的使用,查阅:GPGPU. theano设计的一个目标就是在一个抽象层面上进行特定的计算,所以内部的函数编译器需要灵活的处理这些计算,其中一个灵活性体现在可以在显卡上进行计算. 当前有两种方式来使用gpu,一种只支持NVIDIA cards (CUDA backend) :另一种,还在开发中,可

矩阵乘法,使用一维线程块和共享内存.并且在静态代码和运行时编译两种条件下使用. ▶ 源代码:静态使用 #include <stdio.h> #include <assert.h> #include <cuda_runtime.h> #include "device_launch_parameters.h" #include <helper_functions.h> #include <helper_cuda.h> templa

在线上启动一个定时任务,但是起来查看,发现任务执行找不到库,报cuda错误: ImportError: libcuda.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory 后面在/usr/local/nvidia/lib64 找到了该库,nvidia-smi也没问题,那应该就是变量的问题,参考了网上(https://www.cnblogs.com/shenfeng/p/crontab_fail_executing.htm

一.环境 Windows [版本 10.0.15063]64位 Git-2.14.1 64位[官网下载] TortoiseGit-2.5.0.0 64位[官网下载],这是一个Git 客户端,外号"乌龟git" Python 3.6.4 64位[官网下载] Microsoft Visual Studio Community 2017[官网下载] CUDA 9.0[官网下载] cuDNN v7.0.5 Library for Windows 10 [官网下载] 注意:如果仅需上述和我一致的

http://www.mamicode.com/info-detail-1773781.html 安装依赖 安装OpenGL 1. 安装opengl Library$sudo apt-get install libgl1-mesa-dev2. 安装opengl utility$sudo apt-get install libglu1-mesa-dev3. 安装opengl utility toolkit$sudo apt-get install freeglut3-dev 安装GLEW $sud

全局内存版 #include <stdio.h> #include <assert.h> #include "cuda.h" #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" //检查CUDA运行时是否有错误 void checkCUDAError(const char* msg); // Part3: 在全局内存执行内核 /* blockDim

原文链接:http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12205435 作者专栏:http://blog.csdn.net/augusdi/article/category/1663451 (一): VS10设置 在开始学习之前,首先要做的就是找到一本好的教材,要知道一本好的教材可以让我们更加轻松地入门.在看了一些个CUDA编程相关的教材之后,我向大家推荐的一本教材叫做<GPU高性能编程CUDA实战>.本教材相比其他的教材而言,它讲得比较细,对于一