nvcc

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    我工作的一个项目使用CUDA C的问题是,当我尝试请编译程序我得到这个错误训练多层神经网络: facetrain.o: In function `backprop_face': facetrain.c:(.text+0x127): undefined reference to `bpnn_train_kernel' backprop_kernel.o: In function `bpnn_tr

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    在Tegra Board闪烁之后,必须安装CUDA驱动程序(包括CUDA编译器nvcc)。要做到这一点,我只是用给定的格式: sudo ./cuda-l4t.sh .cuda-repo-l4t-8-0-local_8.0-76_arm64.deb 8.0 8-0 和 source ~/.bashrc 但是当我进入nvcc -V它并不显示有关NVCC想要的规范,它只是告诉我,命令不是确认

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    这个问题出现的时候,我试着用gpu模式导入theano。在导入theano时,它会尝试编译一些代码,创建共享库并尝试加载它。 以下是制作此文件的命令。 nvcc -shared -O3 -m64 -Xcompiler -DCUDA_NDARRAY_CUH=mc72d035fdf91890f3b36710688069b2e,\ -DNPY_NO_DEPRECATED_API=NPY_1_7

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    我想在我的Python环境中使用Theano和我的GPU几天。 在导入theano,我得到这样的错误: d:\anaconda2\include\pyconfig.h(239) : fatal error C1083: Cannot open include file: 'basetsd.h': No such file or directory 我试图包括 “d:\ Anaconda2 \

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    我有下面的代码会导致错误的代码库较大的情况下: struct Quadruple { double _sum; double _corr; // Fast multiply by -1, 0 or +1 (doesn't need extended precision operations). __device__ inline Quadruple& M

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    在尝试使用英特尔线程构建模块编译一些CUDA代码时,我发现我认为是nvcc中的一个错误。下面的小例子,编译正常使用g++ 5.4: class Sub; class Other; namespace internal { class Base { private: friend class ::Sub; static void foo(::

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    有没有办法检查我的内核读取和写入是否以合并的方式从/到全局内存?我一直在试图确保我的内核有效地读写内存以获得更好的性能。 感谢

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    ,当我与帕斯卡泰坦X GPU一起测试新的CUDA 8和期待加快我的代码,但由于某种原因,它最终被较慢的是NVIDIA的GPU帕斯卡尔上运行CUDA内核慢。我在Ubuntu 16.04上。 下面是可以再现的结果的最小的代码: CUDASample.cuh class CUDASample{ public: void AddOneToVector(std::vector<int> &in)

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    假设我有 template <bool UsesFastMath> void foo(float* data, size_t length); ,我想编译一个实例与-ffast-math(--use-fast-math为NVCC),以及其他的实例化离不开它。使用和不使用开关 - 这可通过实例化每个变体在一个独立的翻译单元,并用不同的命令行编译他们每个人来实现。 我的问题是,是否可以向流行的编译

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    我的项目由五个CUDA文件组成:main.cu jacobian_kernel.cu hermite_kernel.cu cuSolver_LU.cpp Utilities.cu,最后一个从this GitHub repo改编而来,连同它的Utilities.h头文件;三个标题是args.h linear_solver.h Utilities.h。 NVCC编译他们成功地,但在构建trbdf2可执