我正在尝试使用GpuMat数据编写自定义内核来查找图像像素的反余弦。当GPU有CV_8UC1数据但字符不能用于计算反余弦时，我可以在上传数据时上传、下载和更改值。但是，当我尝试将我的GPU转换为CV_32FC1类型(float)时，我在下载部分遇到了非法内存访问错误。这是我的代码://.cucode#include#include#include#include__global__voidfuncKernel(constfloat*srcptr,float*dstptr,size_tsrcstep,constsize_tdststep,intcols,introws){introwIn
随着数据大小增加超过260k，我的CUDA程序停止工作(它不打印任何内容)。有人能告诉我为什么会这样吗？这是我的第一个CUDA程序。如果我想要更大的素数，如何在CUDA上使用大于longlongint的数据类型？显卡为GT425M。#include#include#include#defineSIZE250000#defineBLOCK_NUM96#defineTHREAD_NUM1024intdata[SIZE];__global__staticvoidsieve(int*num,clock_t*time){constinttid=threadIdx.x;constintbid=bl
我想用cuda8构建opencv3.2，我已经在我的linux系统中安装了cuda所需的所有库，这是一个Debian9testing(stretch)4.9.0-1-amd64使用cmake成功生成makefile后，通过执行make命令出现多重定义链接错误。我用cmake尝试了很多配置，我也检查了很多论坛中几乎所有相关问题，但我找不到任何解决方案。在cmake中，我将cuda编译器更改为gcc-5，因为cuda8需要gcc编译器不晚于版本5，默认gcc编译器是版本6.3这是我的cmake配置输出:OpenCVmodules:Tobebuilt:cudevcorecudaarithmf
在C++中，我正在检查可用设备的数量，如下所示:uint32_tdeviceCount=0;vkEnumeratePhysicalDevices(instance,&deviceCount,nullptr);cout这是打印出1GeforceGTX1070。我的系统配备GTX1070和带集成显卡的第4代英特尔5处理器。据我所知，这对于Vulkan来说应该足够好了。那么为什么我的程序只接收GTX1070？不应该也能找到集成显卡吗？编辑:根据cpuinfo的确切型号是:Intel(R)Core(TM)i5-4460CPU@3.20GHz编辑2:我的操作系统是Archlinux
我正在尝试使用numba在我的GPU上做NP.-DIFF。这是我使用的脚本；importnumpyasnpimportnumba@numba.vectorize(["float32(float32,float32)"],target='cuda')defvector_diff_axis0(a,b):returna+bdefmy_diff(A,axis=0):if(axis==0):returnvector_diff_axis0(A[1:],A[:-1])if(axis==1):returnvector_diff_axis0(A[:,1:],A[:,:-1])A=np.matrix([[0,1,
我遇到了以下问题。虽然glPolygonOffset非常适合网格，例如当我尝试在对象顶部绘制线框轮廓时，它不适用于简单的线条。以下是它如何处理网格://drawobjectmTexture.enableAndBind();gl::color(Colorf(1,1,1));gl::draw(mVboMesh);mTexture.unbind();//overlaywireframegl::enableWireframe();glLineWidth(1);glEnable(GL_POLYGON_OFFSET_LINE);glPolygonOffset(-1,-1);glColor3f(0,
我一直在努力弄清楚如何制作一个我认为是简单的内核来取二维矩阵中的值的平均值，但我在直接思考它时遇到了一些问题。根据我的deviceQuery输出，我的GPU有16MP，32cores/mp，block最大为1024x1024x64，我有最大线程/block=1024。所以，我正在处理一些大图像。也许5000pxx3500px或类似的东西。我的一个内核正在对图像中的所有像素取一些值的平均值。现有代码将图像存储为二维数组[行][列]。因此，在C中，内核看起来像您期望的那样，有一个遍历行的循环和一个遍历列的循环，中间有计算。那么如何在CUDA中设置这段代码的维度计算部分呢？我看过SDK中的缩
我是CUDA新手。我正在尝试并行化以下代码。现在它位于内核上但根本不使用线程，因此速度很慢。我试着用这个answer但到目前为止无济于事。内核应该生成前n个质数，将它们放入device_primes数组，稍后从主机访问该数组。代码是正确的，在串行版本中运行良好，但我需要加快速度，也许使用共享内存。//CUDAkernelcode__global__voidgeneratePrimes(int*device_primes,intn){//inti=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;//intj=blockIdx.y*blockDim.y+threadId
引言本文以Ubuntu20.04操作系统为例，演示如何配置深度学习GPU环境。一、NVIDIA显卡驱动的安装访问如下网址https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=20.04&target_type=runfile_local下载推荐的cuda并安装复制箭头所指处的命令到命令行wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.0/local_i
在某些代码中，我们需要为具有对称实数矩阵(Ax=lambaBx)的广义特征值问题获取自动vector和自动值。此代码使用来自LACPACK的DSPGVX。我们想使用MAGMA函数在GPU上加速它。我们在这个论坛上询问并得到了关于这个的答案http://icl.cs.utk.edu/magma/docs/zhegvx_8cpp.html我们矩阵的大小(N)从100到50000甚至更多，这与分子中的原子数有关。我们观察到:a)对于大于2500(大约)的N，MAGMA就不起作用；分段故障b)MAGMA总是比LAPACK顺序运行慢，大约慢10倍这种行为是否正常，我们可以克服吗？任何人都可以报告
