nvidia

7गर्मी

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बड़ी मैट्रिक्स के लिए CUDA मैट्रिक्स गुणा ब्रेक

मेरे पास निम्नलिखित मैट्रिक्स गुणा कोड है, जिसे CUDA 3.2 और VS 2008 का उपयोग करके कार्यान्वित किया गया है। मैं विंडोज सर्वर 2008 आर 2 एंटरप्राइज़ पर चल रहा हूं। मैं एक एनवीडिया जीटीएक्स 480 चला रहा हू

14गर्मी

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त्रुटि -1001 clGetPlatformIDs कॉल में!

मैं ओपनसीएल के साथ काम करना शुरू करने की कोशिश कर रहा हूं। मेरे पास दो एनवीडिया ग्राफिक्स कार्ड हैं, मैंने एनवीडिया वेबसाइट से "डेवलपर ड्राइवर" के साथ ही एसडीके स्थापित किया है। मैं क़ौम संकलित लेकिन

18गर्मी

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जीपीयू साझा स्मृति आकार बहुत छोटा है - मैं इसके बारे में क्या कर सकता हूं?

साझा स्मृति का आकार (ओपनसीएल शर्तों में "स्थानीय स्मृति") आज के अधिकांश एनवीआईडीआईए जीपीयू पर केवल 16 कीबी है। मेरे पास एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसमें मुझे एक सरणी बनाने की आवश्यकता है जिसमें 10,000 पूर्ण

6गर्मी

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cudaMemcpy अमान्य तर्क

मेरा प्रोग्राम 2 धागे चलाता है - थ्रेड ए (इनपुट के लिए) और बी (प्रसंस्करण के लिए)। मेरे पास 2 बफर के पॉइंटर्स की एक जोड़ी भी है, ताकि जब थ्रेड ए ने बफर 1 में डेटा कॉपी करना समाप्त कर दिया हो, थ्रेड बी

6गर्मी

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क्यूडा कर्नेल कोड एनवीडिया जीपीयू पर रहता है?

मैं Cuda programming guide से गुजर चुका हूं लेकिन अभी भी स्पष्ट नहीं है कि cuda कर्नेल GPU पर कहां रहता है? दूसरे शब्दों में, जिसमें स्मृति खंड यह रहता है? साथ ही, मुझे कैसे पता चलेगा कि मेरे डिवाइस द

79गर्मी

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बैंक संघर्ष क्या है? (कुडा/ओपनसीएल प्रोग्रामिंग करना)

मैं सीयूडीए और ओपनसीएल के लिए प्रोग्रामिंग गाइड पढ़ रहा हूं, और मैं यह नहीं समझ सकता कि बैंक संघर्ष क्या है। वे इस विषय पर विस्तार किए बिना समस्या को हल करने के तरीके में गोता लगाने की तरह हैं। क्या क

16गर्मी

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कुडा/ओपनसीएल के लिए वैश्विक मेमोरी में बैंक संघर्ष क्यों नहीं हैं?

एक चीज जिसे मैंने नहीं समझा है और Google मेरी मदद नहीं कर रहा है, इसलिए साझा स्मृति के साथ बैंक संघर्ष क्यों संभव है, लेकिन वैश्विक स्मृति में नहीं? क्या रजिस्ट्रार के साथ बैंक विवाद हो सकता है? अद्यत

41गर्मी

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सीयूडीए प्रति ब्लॉक धागे का निर्धारण, प्रति ग्रिड ब्लॉक

मैं सीयूडीए प्रतिमान के लिए नया हूं। मेरा सवाल प्रति ब्लॉक धागे की संख्या, और प्रति ग्रिड ब्लॉक निर्धारित करने में है। क्या कला और परीक्षण में थोड़ा सा खेलता है? जो मैंने पाया है वह है कि इन उदाहरणों

5गर्मी

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CL_OUT_OF_RESOURCES 2GB VRAM के साथ 2 लाख फ़्लोट्स के लिए?

ऐसा लगता है कि 2 मिलियन फ्लोट्स का कोई बड़ा सौदा नहीं होना चाहिए, केवल 1 जीबी जीपीयू रैम का 8 एमबी होना चाहिए। मैं कभी-कभी किसी भी परेशानी के साथ उस समय आवंटित करने में सक्षम हूं। जब मैं clenqueueRead

12गर्मी

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NVIDIA CUDA: डेवलपर ड्राइवर क्या है? <li>CUDA टूलकिट</li> <li>GPU कम्प्यूटिंग एसडीके</li> </ol> <p>इस <strong>डेवलपर ड्राइवर</strong> क्या है</p> <ol> <li>डेवलपर ड्राइवरों</li>:

NVIDIA CUDA कार्यक्रमों को विकसित करने के लिए, उपकरण की जरूरत है? स्थापित कर रहा है यह चुपचाप किसी भी NVIDIA ग्राफिक्स ड्राइवर कि पहले से ही स्थापित किया गया है ओवरराइड करता है। तो, डेवलपर ड्राइवर साम