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我使用ffmpeg進行nvenc代碼轉換，並且在主板上安裝了兩塊nvidia顯卡：GeForce GTX 690和Tesla k-10。有什麼編解碼器的具體參數爲ffmpeg中的nvnenc編碼與我想要的任何這些GPU？

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我正在爲一個學校項目開發一個openGL遊戲，我遇到了性能問題。我在Ubuntu上，使用eclipse indigo 8.0.2和makefile項目。我的電腦是雙GPU（集成英特爾和專用nVidia）的筆記本電腦，所以我懷疑所用的GPU是集成的，而不是專用的。我用glxgears測試了圖形。據推測，結果是60fps。然後我用glxinfo找出了渲染器設備，發現集成卡確實在使用。經過一番研究，

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Vulkan：幾何着色器驗證不正確？

我目前正在使用一個NVIDIA GeForce GTX 780（來自Gigabyte如果有問題 - 我不知道這可能會受到板載BIOS的影響，我也有兩個安裝，但由於Vulkans的可能性SLI I在我的代碼中一次只能使用一個設備，但是在NVIDIA控制中心激活了SLI，我使用官方的Driver版本375.63）。當然，GPU完全支持幾何着色器。我正在使用Vulkan API的幾何着色器，它工作的很

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爲什麼Opencl內核在英特爾HD上的運行速度比NVIDIA GeForce快得多？

我的筆記本電腦有一塊GeForce GTX 960M和英特爾HD 530我正在運行的內核並使用下面的代碼中使用的OpenCL的探查： err = clEnqueueNDRangeKernel(queue, voxelization_kernel, 1, NULL, &processed_global_size, &local_size, 0, NULL, &kernel_event);

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如何以編程方式爲TensorFlow中的所有可用內核構建CUDA JIT緩存？

正如this question中所討論的，我遇到了GTX 1080卡和nvidia-docker的「首次運行緩慢」問題。我使用的是來自its official pip package的TensorFlow構建和基於nvidia-docker的Ubuntu 16.04基礎映像的自定義docker鏡像。如何讓TensorFlow以編程方式在Dockerfile中加載（並構建JIT緩存）所有註冊的C

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單精度CUDA帶寬和雙精度帶寬

我試圖用CUDA確定我的PC帶寬。我有一個750M bord，我的理論帶寬是90 GB，規格中提到像80GB。我已經嘗試了nvidia網站https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/how-implement-performance-metrics-cuda-cc/的簡單算法。我有改變單精密度和雙精密度的代碼和我有這個結果：單精密度（浮點）：30GB/

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爲混合（HYB）格式的CUDA中的稀疏矩陣分配內存？

我在C00格式的矩陣，這是我通過下面的代碼轉換爲CSR格式： status = cusparseXcoo2csr(handle, cooRowIndex, nnz, n, csrRowPtr, CUSPARSE_INDEX_BASE_ZERO); 那麼我想從CSR格式HYB格式矩陣轉換，但我不知道有多少內存我需要爲HYB格式的矩陣分配。我在網上查找，找不到任何資源。應該分配多少內存？

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CUDA運行時版本與CUDA驅動程序版本有什麼區別？

CUDA具有功能cudaRuntimeGetVersion()和cudaDriverGetVersion()（請參閱詳細說明here）。我有點花費第一個給我「8.0」（對於CUDA 8.0），第二個給我的字符串與我檢查nVIDIA的GPU驅動程序內核模塊時得到的字符串相同，例如， modinfo nvidia | grep "^version:" | sed 's/^version: *//;'

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「sudo易於得到更新」失敗讀書破源

在安裝GPU啓用TensorFlow在Amazon的EC2上運行一個Ubuntu 14.04系統上，我也跟着下面的步驟： sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda tar xvzf cudnn-8.0-linux-x

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有沒有內置的CUDA函數允許CUDA內核向主機代碼報告錯誤？

我正在編寫一個CUDA內核來執行哈希。一旦我得到輸入，我首先嚐試使用預定義的散列桶大小對它進行散列，如果發生溢出，則在散列期間，然後我需要使用更大的桶大小重新執行散列。所以我想知道是否有內置的cuda函數可以讓我在發生桶溢出時向主機代碼報告錯誤。我知道我可以將某些東西寫入預定義的內存位置，然後讓主機代碼讀取它，但如果可用，我寧願在構建的基元中使用一些。