关于cudaDeviceReset()的正确使用存在各种问题，但我无法找到以下问题的答案。cudaDeviceReset()上的文档说它明确销毁并清除当前进程中与当前设备关联的所有资源。假设我有一个包含许多数组的程序，所有数组都使用cudaMalloc分配。我可以在程序末尾使用cudaDeviceReset而不是许多cudaFree语句来快速释放设备上的所有内存吗？这样做有什么缺点吗？ 最佳答案 如果您愿意，可以在应用程序结束时调用cudaDeviceReset()。其实这是recommended正确使用可视化分析器。如果您实际上已
由于Thrust库存在一些性能问题(有关详细信息，请参阅thispage)，我计划重构一个CUDA应用程序以使用CUB而不是Thrust。具体来说，就是替换thrust::sort_by_key和thrust::inclusive_scan调用)。在我的应用程序的特定点上，我需要按键对3个数组进行排序。这就是我用推力做到这一点的方式:thrust::sort_by_key(key_iter,key_iter+numKeys,indices);thrust::gather_wrapper(indices,indices+numKeys,thrust::make_zip_iterator(
我之前已经能够通过以下方式在CUDA中填充纹理以用于OpenGL:创建并初始化GL纹理(gl::GenTextures()等)创建GL像素缓冲区对象向CUDA注册PBO在更新/渲染循环中:cudaGraphicsMapResource()与PBO启动内核以更新PBOcudaGraphicsUnmapResource()来自CUDA的PBO加载GL程序，绑定(bind)纹理，正常渲染重复清洗、漂洗。但是，我想知道PBO是否仍然是从内核编写纹理的最佳方式。我看过类似thisone的文章(updatedforv5here)似乎根本没有使用PBO。我看到了一些对cudaTextureObjec
有没有办法在CUDA设备功能运行时运行主机代码？由于CUDA运行时必须等到设备功能完成，我想知道是否有可能在此期间调用提供的主机功能委托(delegate)。像这样:在>>之前启动线程call对我来说不一样[Overhead,...]。 最佳答案 CUDA内核调用是异步。这意味着在内核实际开始执行之前，控制权返回到进行内核调用的主机线程。因此，您只需将主机代码放在内核调用之后(以及任何其他CUDAAPI调用之前，例如cudaDeviceSynchronize()或cudaMemcpy())。放置在那里的主机代码将与内核同时运行，只要
你能告诉我，有什么方法可以在设备代码中使用constexpr数组吗？根据“CudaCprogrammingguide7.0”，我对constexpr标量没有任何问题，但数组似乎无法编译。下面是一些例子:templateclassLatticeArrangement{};templateclassLatticeArrangement{public:staticconstexprdoublec[19]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18};staticconstexprdoubled=19.0;__host____device__
我正在尝试通过CUDA代码将现有项目的一部分移植到GPU。我知道cmake有选项(find_cuda...)来单独处理.cu文件，但我仍在尝试弄清楚如何在现有项目的上下文中使用这个生态系统。我的问题如下。假设我有一个带有cmake配置文件(CMakeLists)的现有C++项目。目前优雅地(如果可能)包含CUDA内核的做法是什么？CMakeLists能否以某种方式构造，.cu文件仅在GPU存在时才编译？我目前的想法是创建一个单独的文件夹，其中只存在CUDA相关代码，然后将其编译为静态库。是这样吗？ 最佳答案 将CUDA文件放在单独的
GCC不会编译以下代码片段(这实际上是GCC的正确行为，因为它符合我已经了解到的标准C++。但是VC++会编译。)templatevoidCUDAMemory1D2DTextureAllocator::allocateMemoryOnDevice(){m_pChannelDesc=cudaCreateChannelDesc();...}正如我已经通过搜索发现的那样，需要告诉编译器cudaCreateChannelDesc是一个模板方法。否则它会尝试解析作为小于运算符...下面的代码片段在一个简单的例子中展示了这一点:templatestructTest{templateTf()cons
我在一个CUDA项目中有很多类，这些类大部分都得到了美化structs和在组成上相互依赖:classA{public:typedefboost::shared_ptrPtr;A(uintn_elements){...//allocateelement_indices};DeviceVector::iteratorget_element_indices();private:DeviceVectorelement_indices;}classB{public:B(uintn_elements){...//initializemembers};A::Ptrget_a();DevicePoin
我正在尝试在CUDAC++代码上运行vector步长加法函数，但对于大小为5,000,000的大型float组，它的运行速度也比我的CPU版本慢。以下是我正在谈论的相关CUDA和cpu代码:#defineTHREADS_PER_BLOCK1024typedeffloatreal;__global__voidvectorStepAddKernel2(real*x,real*y,real*z,realalpha,realbeta,intsize,intxstep,intystep,intzstep){inti=blockDim.x*blockIdx.x+threadIdx.x;if(i>>
在宇宙的浩瀚中，我们是微不足道的，但我们的思维却可以触及无尽的边界。 目录关于Anaconda：关于Pycharm：关于Pytorch：关于CUDA：关于Cudnn：一、🌎前言：二、🔖Anaconda安装三、🔖Pycharm安装四、🔖CUDA安装1、查看NVDIA显卡型号2、判断自己应该下载什么版本的cuda3、安装CUDA11.2 CUDAtoolkitDownload五、🔖Cudnn安装1、cuDNN下载2、Cudnn配置3、添加环境变量 六、🔖Pytorch安装1、pytorch安装（gpu版本和cpu版本的安装） 2、验证配置是否成功🥇Summary获取源码？私信？关注？点赞？收藏？
