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我的問題是因爲有一些舊的GPU具有頂點着色器和像素着色器，我不知道如何用這種GPU測量GFLOPS。我知道你可以使用核心速度x ALU x 2來測量GFLOPS（我不知道這個「2」是什麼，如果有人能回答這個，那太棒了！）。但對於沒有統一着色器的GPU，我如何測量它？在此先感謝。

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在tensorflow深MNIST例如使用GPU VS CPU

我使用我複製粘貼從here了一些小改動的程序。這是我的代碼以試圖提高訓練速度： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True) import tensorflow as tf x = tf.pla

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使用tf.device（「/ cpu：0」）在tensorflow中從GPU切換到CPU之後GPU每次都會導入tf導入

我正在使用Windows 7.當我在tensorflow中測試了我的GPU之後，測試的CPU型號，我換用CPU的： tf.device("/cpu:0") 我假設我可以切換回來到GPU： tf.device("/gpu:0") 但是我得到了窗戶下面的錯誤消息，當我嘗試重新運行此配置：設備「NVIDIA Quadro M2000M」不是交換設備，無法刪除。隨着「nvida-smi」我尋找

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GPU內存在順序模型初始化後直接完成，並且在訓練期間不會改變

我在Windows 7的後端tensorflow上使用Keras，NVIDIA Quadro M2000M GPU。當我初始化包含5個GRU，5個Dropout和1個密集層的模型時，GPU內存使用率跳轉到4096MB的3800MB並保持在那裏，直到我重新啓動我的Spyder會話。與Spyder的內清除會話： K.clear_session() 不起作用。內存使用率保持在高水平。這樣的模型分

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Keras（theano）錯誤，同時gpu

已經很長時間了，我嘗試瞭解一個問題。請幫幫我。我試圖從標準示例git lib（there）運行'Keras'示例。如果我使用CPU，那麼一切都會正常工作;但是，如果我嘗試使用GPU加速，它將會崩潰，不會夾住任何錯誤： # build the model: a single LSTM print('Build model...') print(' 1') model = Sequentia

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GTX 970帶寬計算

我想要計算gtx970的理論帶寬。按在給定的規格： - http://www.geforce.com/hardware/desktop-gpus/geforce-gtx-970/specifications 內存時鐘是7GB/s的存儲器總線寬度= 256 帶寬= 7 * 256 * 2/8（* 2，因爲它是一個DDR ） = 448 GB/s 然而，在規範它被賦予爲224GB/s的爲什麼

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函數中參數x，y，z，w的含義是什麼cudaCreateChannelDesc

cudaCreateChannelDesc（int x，int y，int z，int w，enum cudaChannelFormatKind f）; 現在我有一個示例代碼： cudaCreateChannelDesc（32，0，0，0，cudaChannelFormatKindFloat）; 我不知道爲什麼x = 32，y = z = w = 0。有人能幫幫我嗎？

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CUDA：來自不同經線但同一個塊的2個線程嘗試寫入相同的SHARED內存位置：危險？

這會導致共享內存不一致嗎？我的內核的代碼看起來是這樣的（僞代碼）： __shared__ uint histogram[32][64]; uint threadLane = threadIdx.x % 32; for (data){ histogram[threadLane][data]++; } 這會不會導致碰撞，因爲，在具有64個線程的塊，ID爲「x」和「線程（X

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Android模擬器運行時出現加載問題

直到2天前，一切都運行良好，完美。由於虛擬內存的原因，除了5倍數的崩潰之外，我使用的是Nexus 5x和4仿真器。現在每次我嘗試加載任何的仿真器，我使用的是「GPU驅動程序問題」錯誤框和我的工作負載，但非常laggy和虛擬不可用的仿真器和用戶界面映入眼簾我正在測試的應用程序一直在竊聽。我試圖更新我的驅動程序，實際上這是我更新後得到的錯誤消息，嘗試解決與更新前版本號相同的問題，但版本號不同。

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沒有模塊命名'_pywrap_tensorflow_internal'（仍然沒有工作解決方案）

我有與the similar question相同的問題，並嘗試提出的解決方案，但它沒有奏效。在下面你可以找到堆棧跟蹤。我在Windows 10 x64上使用Python 3.5.2和GPU NVidia Geforce 1050.我還檢查了TensorFlow網站common errors。 C:\Users\Steph>ipython Python 3.5.2 (v3.5.2:4def2a2