文件目录: cudaTest |--utils.cu |--utils.h |--squaresum.cu |--squaresum.h |--test.cpp |--CMakeLists.txt 编译命令: $cd /root/cudaTest $mkdir build $cd build $cmake .. $make 调佣关系: utils:提供常用工具,这里提供查询设备信息功能: squaresum:计算平方和功能,为cuda运行的核心函数实现 test:调用平方和函数 CMakeLis

原文链接 CUDA存储器类型: 每个线程拥有自己的register and loacal memory; 每个线程块拥有一块shared memory; 所有线程都可以访问global memory; 还有,可以被所有线程访问的只读存储器:constant memory and texture memory 1.  寄存器Register 寄存器是GPU上的高速缓存器,其基本单元是寄存器文件,每个寄存器文件大小为32bit. Kernel中的局部(简单类型)变量第一选择是被分配到Register

我们先新建个NVCC的编译器. 使用复制GCC编译器的方式进行新建,然后我们进行下面的路径配置 先来看看链接库,将我们常常使用的cuda库链接进来. 然后链接cuda的头文件: 接着配置调试工具以及编译链接的工具: 然后最重要的就是编辑以下的内容.这样可以确保你可以编译过. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/C

因为需要做双流,论文里面推荐到这个GPU版本的TVL1算法,于是开始编译. 一.下载源码 git clone https://github.com/feichtenhofer/gpu_flow.git 二.Dependencies [OpenCV 2.4] (http://opencv.org/downloads.html) [Qt 5.4] (https://www.qt.io/qt5-4/) [cmake] (https://cmake.org/) 由于我系统cmake和QT都没有问题,主要

链接出现以下信息: 1 /home/admin/opencv/20190610_cuda_release/lib64/libopencv_core.a(ocl.cpp.o): In function `cv::ocl::Context::Impl::svmInit()': 2 ocl.cpp:(.text._ZN2cv3ocl7Context4Impl7svmInitEv[_ZN2cv3ocl7Context4Impl7svmInitEv]+0x133): undefined reference

https://bluesmilery.github.io/blogs/a687003b/ https://blog.csdn.net/Maple2014/article/details/78574275

opencv3.2提供了cuda很好的支持,cuda的opencv接口,让用户想使用opencv那样去使用cuda,不用写cuda代码 一开始编译opencv有关cuda的代码,opencv 里samples文件夹里有cmakelist可以参考,但是试了之后出现一堆错误,于是去找编译cuda cmake脚本 后来发现cmake里已经自带FindCUDA.cmake了,find_package(CUDA)(注意是大写)就能够找到了,而且像平时那样 target_link_libraries(opt

python有多混乱我就不多说了.这个混论不仅是指整个python市场混乱,更混乱的还有python的各种附加依赖包.为了一劳永逸解决python的各种依赖包对深度学习造成的影响,本文中采用python的发行版Anaconda. Step1 安装Anaconda 这里不建议使用python3.4以后的Anaconda版本,因为太新的版本(python3.5)不支持python/matlab混合编程.所以为了以后方便,建议使用python2.7的Anaconda版本.Anaconda安装完成后,n

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N

近期参与的项目中使用了公司另外一个同事提供的一个静态库文件.该静态库文件集成了CUDA, OpenCL两个库,用于做图形加速计算,提高视频解码拼接速度.但是在编译链接项目时,VS爆出如下错误: 1>LIBCMTD.lib(crt0init.obj) : error LNK2005: __xi_a 已经在 MSVCRT.lib(cinitexe.obj) 中定义 1>LIBCMTD.lib(crt0init.obj) : error LNK2005: __xi_z 已经在 MSVCRT.lib(

本文安装显卡驱动的方式已经过时, 最新安装说明请参考发布在Gist上的这篇文章,如有任何疑问,仍然欢迎在本文下留言 :P (本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算, 如分别使用不同的显卡进行显示和计算,则可能不适用.) 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 2. 安装NVIDIA驱动 (3.4.0) 2.1 准备工作(2014-12-03更新) 在关闭桌面管理 lightdm 的情

在同一个项目中,所有的源文件必须链接相同的C运行时库.如果某一文件用了Multithreaded DLL版本,而其他文件用了Single-Threaded或者Multithreaded版本的库,也就是说用了不同的库,就会导致这个警告的出现. 总之,一句话,lib之间有冲突.需要删除导入的一些libs.    版 本 类 型 使用的library 被忽略的library R  Release 单线程 libc.lib libcmt.lib, msvcrt.lib, libcd.lib, libcm

1. 前言 本教程使用的系统是Ubuntu 14.04 LTS 64-bit,使用的CUDA版本为7.5,使用的NVIDIA驱动版本为352. 如果您使用的Pascal架构显卡,如GTX1080或者新ttx,则必须使用更高版本的驱动和CUDA 8.本教程不适于这种情况,请不要尝试. Ubuntu每两年发布一次LTS版本(即长期支持版),所以现在已经发布了16.04 LTS版本.鉴于很多程序在新系统下的兼容性还没有测试,本教程依然介绍的是上一个LTS版本上安装Caffe的方法,随后会推出针对于Ub

最近又有新的项目要做了,这次是关于CUDA---多核高性能计算的问题,所以最近一直在学习CUDA的编程问题,昨天安装软件完毕,运行第一个程序的时候还是遇到很多问题.所以这里给大家一起分享一下, 有和我一样初学CUDA的同志一起来吧. 安装 你需要的软件有四种: 其中,cuda的devdriver是不用安装的,当然,你可以下载最新版本安装一下. 然后就是下载,注意,你下载的所有的软件和你计算机上的VS所用的位数要匹配,例如,我的手提是64位的,VS也是64位的,所以我下载的软件都是64位的.(如果

运行环境: Win7+VS2013+CUDA6.5 1.创建win32空项目 2.右键项目解决方案-->生成项目依赖项-->生成自定义 3.右键项目解决方案-->属性-->配置属性-->常规-->平台工具集 配置属性-->VC++目录-->包含目录,添加 $(CUDA_INC_PATH) 连接器-->常规-->附加库目录,添加 $(CUDA_PATH)/lib/$(PlatformName) 链接器-->输入-->附加依赖项,添加 c

软件包准备 1.Anaconda 下载地址,包含python.numpy.scipy.nose.pip等包,嗯,很爽. 2.tdm64-gcc 下载地址,windows下的gcc.g++编译器,用来theano性能优化的,不然速度会很慢(官方文档如是说) 3.theano源码 下载地址,github上的实时更新的thenao源码,可以下载zip包,或者clone. 一.安装 Anaconda.tdm64-gcc一路下一步安装即可,没有什么特殊需要注意的. 下载theano源码后进入其根目录例如:

原文作者:FreeAquar 原文出处:http://www.cnblogs.com/FreeAquar/ 本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利. 最近在学习cuda编程,看了一些资料后,觉得差不多可以通过看sdk中的例子学习学习多GPU的编程了.当打开sdk后,发现里面的代码往往是几个代码互相调用连接的.只能对里面的makefile进行make才能得到结果.于是开始了自学makefiled的艰辛道路.

caffe是一个简洁高效的深度学习框架,具体介绍可以看这里,caffe环境配置过程可以参考这里,我在搭建环境时搜集了许多资料,这里整理了一下,介绍一下caffe在无CUDA的环境下如何配置. 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 如果出现essential包不可用的情况,可以执行下列命令解决: sudo apt-get update 2. 安装ATLAS for Ubuntu 执行命令:

一边学习一边记录(本文中英结合,专业名词统统不翻译) 在CUDA里,host和devices有不同的记忆体空间. 首先呢,CUDA的memory有很多种类啦 1. Global memory 2. Constant memory 这两种memory可以由CPU上运行的函数呼叫读写. Global memory 这个,学过一点点CUDA的都知道,一般说device memory  指的就是它, Constant memory 有低延迟,高带宽,但是device只能读它不能写它,并且所有线程可以同时

源码和运行结果 cuda:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN C语言版本参考自:http://eric-yuan.me/ 针对著名手写数字识别的库mnist,准确率是99.7%,在几分钟内,CNN的训练就可以达到99.60%左右的准确率. 参数配置 网络的配置使用Config.txt进行配置##之间是注释,代码会自动过滤掉,其他格式参考如下: #Comment# #NON_LINEARITY CAN = NL_SIGMOID , NL_TANH , NL_RELU

MATLAB下使用CUDA. #@author: gr #@date: 2014-04-08 #@email: forgerui@gmail.com 一. Matlab & C 1. 概念 Matlab 与 C 混编可以提高程序运行效率. 2. C文件 C文件需要在引入头文件mex.h,我的mex.h位置在/opt/MATLAB/R2013a/extern/include/mex.h. #include <mex.h> Matlab与C文件的接口函数是mexFunction. mexF