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我想在显示器上显示处理过的视频。对于CUDA中的视频处理，我正在考虑购买Nvidia Tesla等级卡，但它没有任何视频输出端口。有没有办法在Tesla GPU卡上创建帧缓冲区，然后将其传输到系统内存并通过主板图形显示？ PS：我不想在CPU上计算任何东西，以获得接近实时的性能。

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限制寄存器使用在CUDA：__launch_bounds__ VS maxrregcount

从NVIDIA CUDA C Programming Guide：注册用法可以使用编译器maxrregcount 选项控制或如启动界描述启动边界。从我的理解（和纠正我，如果我错了），而-maxrregcount限制寄存器整个.cu文件可以使用的数量，__launch_bounds__预选赛定义每个__global__内核maxThreadsPerBlock和minBlocksPerMultip

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无法初始化本机深度学习后端：null

因此，我已经在我的ubuntu 16.4和CUDA和CUDNN上安装了Nvidia驱动程序。我解决了所有问题，现在没问题。它已经安装完成，安装进行得很顺利。我想在我的R.代码中使用h2o.deepwater： dlmodel <- h2o.deepwater(x=predictors, y=response, training_frame=train,

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tensorrt位置“nvinfer.h”在哪里？

我一直在尝试编译桌面主机上的基本tensorRT项目 - 因为现在的源从字面上就在下面： #include <nvinfer.h> class Logger : nvinfer1::public ILogger { } glogger; 在运行make，不过，我收到以下消息： fatal error: nvinfer.h: No such file or directory #inc

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NVIDIA CUDA Profiler的时间表包含了许多较大的差距

我试图用轮廓探查NIVIDA我的代码，但是我在时间轴上遇到奇怪的差距，如下图所示：注：这两个内核在CgapMemCpyAsync（主机到设备）我在Ubuntu 14.04上运行最新版本的CUDA，8.0.61和最新的Nvidia显示驱动程序。英特尔集成显卡用于显示不是Nvidia。所以，Nvidia显卡只运行代码，而不是其他任何东西。我已启用CPU分析以及检查这些差距，但没有显示！此外，

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图形卡的OOM CUDA/Tensorflow

嗨我试图训练一个modell，当我得到这个错误信息：如果我理解它的权利，说我没有VRAM，但我有一个华硕GTX1080 A8G游戏应该有足够的Vram 。我在所有工作之前尝试过，但突然间无处可去。我深深网： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jun 29 11:52:11 2017 @author: tobia """ #import

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Tensorflow不是在GPU上运行

我已经aldready花了相当的时间对堆栈溢出周围挖掘和其他寻找答案，但找不到任何大家好，我我在上面运行Keras的Tensorflow。我90％确定我安装了Tensorflow GPU，有没有什么方法可以检查我做了哪些安装？我试图从Jupyter笔记本上运行一些CNN模型，我注意到Keras在CPU上运行模型（选中的任务管理器，CPU处于100％）。我试图从tensorflow网站运行

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使用tf.device（“/ cpu：0”）在tensorflow中从GPU切换到CPU之后GPU每次都会导入tf导入

我正在使用Windows 7.当我在tensorflow中测试了我的GPU之后，测试的CPU型号，我换用CPU的： tf.device("/cpu:0") 我假设我可以切换回来到GPU： tf.device("/gpu:0") 但是我得到了窗户下面的错误消息，当我尝试重新运行此配置：设备“NVIDIA Quadro M2000M”不是交换设备，无法删除。随着“nvida-smi”我寻找

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CUDA 8.0 nvcc fatal：指定ouputtfile时非链接阶段所需的单个输入文件

我试图链接CUDA项目中的对象文件。下面是我的makefile： CUDA_PATH := /usr/local/cuda NVCC := $(CUDA_PATH)/bin/nvcc NVCCFLAGS := -arch=sm_37 --device-c -std=c++11 -cudart=shared -rdc=true LIBS := -lcutil -lcudpp -lcuda

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Vulkan是否具有逻辑器件创建的最大数量限制？

我写了下面的代码来测试最大逻辑器件编号。 #include "vulkan/vulkan.hpp" #include <cassert> #include <vector> #include <iostream> int main() { std::vector<vk::Instance> instances; std::vector<vk::Device> dev