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CUDA实践指南(二十九)
额外的硬件数据: 计算能力没有描述某些硬件功能。 例如,主机和设备之间的内核执行与异步数据传输重叠的能力在大多数但不是所有具有计算能力1.1的GPU上均可用。 在这种情况下,请调用cudaGetDeviceProperties()来确定设备是否具备某种功能。
night李
6年前
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CUDA实践指南(三十)
准备部署: 测试CUDA可用性: 部署CUDA应用程序时,通常需要确保即使目标计算机没有支持CUDA的GPU和/或已安装足够版本的NVIDIA驱动程序,应用程序仍能正常运行。 检测具有CUDA功能的GPU: 当应用程序将被部署到目标机器的任意/未知配置时,应
night李
6年前
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CUDA学习(二十四)
版本和兼容性: 在开发CUDA应用程序时,开发人员应该注意以下两个版本号:计算能力,描述计算设备的一般规格和功能(请参阅计算能力)以及描述CUDA所支持功能的CUDA驱动程序API版本 驱动程序API和运行时。 驱动程序API的版本在驱动程序头文件中定义为C
night李
6年前
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CUDA学习(九十)
模型: 模块是可动态加载的设备代码和数据包,类似于Windows中的DLL,由nvcc输出(请参见使用NVCC编译)。 所有符号的名称(包括函数,全局变量和纹理或表面引用)都保存在模块范围内,以便独立第三方编写的模块可以在相同的CUDA上下文中进行互操作。
night李
6年前
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CUDA并行计算框架(一)概念相关、内容比较抽象。
一. 概念。 1. 相关关键字。 CUDA(Compute Unified Device Architecture)。 GPU英文全称Graphic Processing Unit,中文翻译为“图形处理器”。 2. CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计
科技小能手
6年前
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关于Numba你可能不了解的七个方面
更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 我最喜欢的事情之一是与人们谈论GPU计算和Python。 Python的生产力和互动性与GPU的高性能结合是科学和工程中许多问题的杀手。 有几种使用GPU加速Python的方法,但我
【方向】
6年前
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Nvidia 并行计算架构 CUDA 分析(一)——CUDA 简介
CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)是由 NVIDIA 推出的通用并行计算架构,该架构使 GPU 能够解决复杂的计算问题。 它包含了 CUDA 指令集架构(ISA)以及
club111
9年前
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Ubuntu14.04 64bit下Caffe + CUDA 6.5安装详细步骤
笔者花了很长时间才装完,主要是cuda安装和opencv安装比较费劲,cuda找不到32位的安装包只好重装64位的ubuntu系统,opencv 也是尝试了很久才解决,这里建议用2.4.9版本。其实如果没用GPU的话不需要安装cuda,不过为了后续兼容性的考
技术小哥哥
6年前
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