虚拟机 使用cuda

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虚拟机上不能使用CUDA

欢迎关注大数据和人工智能技术文章发布的微信公众号：清研学堂，在这里你可以学到夜白（作者笔名）精心整理的笔记，让我们每天进步一点点，让优秀成为一种习惯！ 虚拟机的显卡是虚拟的，不能使用CUDA（至少很难），搞了一天才晃过神来： lspci 查找目前主机的硬件配备
李金泽 6年前 2614

esxi中虚拟机中GTX1070

宿主机系统：esxi6 虚拟机系统：ubuntu16.04 显卡型号：GTX1070 需求：使用esxi虚拟出一台机器，虚拟出来的这台机器使用宿主机的显卡 首先需要在esxi界面中设置显卡直通，设置方法为： 使用浏览器登录esxi的web界面，在主机——管理—
技术小阿哥 7年前 3851

CUDA实践指南（十二）

Zero Copy： 零拷贝是CUDA工具包2.2版中添加的一项功能。 它使GPU线程可以直接访问主机内存。 为此，它需要映射固定（不可分页）内存。 在集成GPU上（即CUDA设备属性结构的集成字段设置为1的GPU），映射固定内存始终是性能增益，因为它避免了
night李 6年前 1259

CUDA学习（十六）

统一的虚拟地址空间： 当应用程序以64位进程运行时，单个地址空间用于主机以及计算能力2.0及更高版本的所有设备。 所有通过CUDA API调用进行的主机内存分配以及受支持设备上的所有设备内存分配均在此虚拟地址范围内。 作为结果： 可以使用cudaPointe
night李 6年前 2857

CUDA学习（九）

分页锁定主机内存： 运行时提供的功能允许使用页面锁定（也称为固定）主机内存（而不是由malloc()分配的常规可分页主机内存）: cudaHostAlloc（）和cudaFreeHost（）分配并释放分页锁定主机内存 cudaHostRegister（）页面
night李 6年前 1057

CUDA学习（十）

内存映射： 在将原来的在CPU上运行的程序改为到GPU上进行并行的程序时，主机与设备之间数据传输的时间的问题将被暴露出来，通常程序处理只需几十毫秒甚至更少，但数据传输的时间将远远大于传输的时间，内存映射的方法能很好解决，不必传输数据。 通过将标志cudaHo
night李 6年前 843

CUDA学习（九十二）

统一的存储器编程： 统一内存简介： Unified Memory是CUDA编程模型的一个组件，首次在CUDA 6.0中引入，该模型定义了一个托管内存空间，其中所有处理器都可以看到具有公共地址空间的单个一致内存映像。 （处理器是指具有专用MMU的任何独立执行单
night李 6年前 1719

CUDA学习（十五）

多设备系统： 设备枚举： 主机系统可以有多个设备。 以下代码示例显示如何枚举这些设备，查询它们的属性以及确定启用CUDA的设备的数量： int deviceCount; cudaGetDeviceCount(&deviceCount); int device
night李 6年前 2718

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