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我在某些CUDA函數中遇到了一些問題。我想分開.cu文件與Nvidia示例中的.cu文件和.cpp文件。內核是一個函數模板。當我在C++文件中聲明它爲外部函數時，我收到一個錯誤。的定義是這樣的： template <int BLOCK_SIZE> __global__ void matrixMulCUDA(float *C, float *A, float *B, int wA, int w

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「make」命令使用錯誤的clang編譯器（編譯CUDA示例） - 如何解決這個問題？

我在MacOS Sierra 10.12.4上嘗試使CUDA 8.0在我的MacBook Pro（2013年末）上與CUDA兼容的NVIDIA GeForce GT 750M一起工作。我跟着NVIDIA installation guide和安裝的Xcode 8.2和相應的命令行工具，但是當我嘗試編譯我收到以下錯誤示例： $ make -C 1_Utilities/deviceQuery /De

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如何配置GCC以將OpenMP 4.5卸載到Nvidia PTX GPGPUs

隨着gcc 7.1的發佈，我們現在可以配置gcc for openmp 4.5，卸載到Nvidia PTX GPGPU。這就是他們在發佈說明（大約）中所說的。所以我的問題是，是否有任何特殊的標誌來激活此配置時，編譯openmp 4.5目標nvidia設備？

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如何在多個GPU節點上獲取分配給SLURM作業的GPU ID？

當我向具有兩個GPU的節點提交帶選項--gres = gpu：1的SLURM作業時，如何獲得分配給作業的GPU ID？有沒有爲此目的的環境變量？我使用的GPU都是NVIDIA GPU。謝謝。

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如何使用OpenMP在GPU上分發團隊？

我試圖利用我的Nvidia Geforce GT 740M進行並行編程，使用OpenMP和鏗鏘3.8編譯器。當在CPU上並行處理時，我設法得到想要的結果。但是，在GPU上處理時，我的結果幾乎是隨機數。因此，我認爲我沒有正確地分配我的線程團隊，並且可能會有一些數據競賽。我想我必須以不同方式執行我的for循環，但我不知道錯誤可能在哪裏。 #include <stdio.h> #include <

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如何將opengl進程綁定到特定的gpu卡？

我有一臺配有兩個nvidia gtx960卡的服務器。我不使用交叉火技術。也就是說，gpu設備ID是0和1.我想將我的OpenGL程序綁定到設備1，但將設備0空閒以供其他應用程序使用。我如何在我的C++代碼中執行此操作？非常感謝。

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libGL錯誤：無法加載驅動程序倉庫在碼頭集裝箱

我有一個碼頭容器，我試圖運行一個pyqt應用程序。一切運作良好，除了一大塊的GUI不能渲染。泊塢窗日誌扔了這一點： libGL error: failed to load driver: swrast X Error: GLXBadContext 169 Extension: 154 (Uknown extension) Minor opcode: 6 (Unknown request)

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儘管Cuda 8.0和NVIDIA GTX 1060的NVIDIA驅動程序375不能安裝火炬

我目前正在嘗試在我的Ubuntu 16.04機器上安裝火炬。我已經安裝了Cuda 8.0，nvidia-smi爲我提供了我正在使用的375.66版本。但是，試圖運行 ./install.sh 從~/torch文件夾中時，我得到了以下錯誤消息。 -- Installing: /home/yenicelik/torch/install/lib/luarocks/rocks/optim/1.0.5

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GPU與遠程主機之間的RDMA

是否可以在GPU與遠程主機之間執行RDMA操作？ Nvidia網站上的在線文檔只談到了在GPU之間做RDMA，並沒有提到在GPU主機之間做這件事的可能性。注意：我有權訪問配備K80 GPU和Mellanox NIC的羣集。

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Tensorflow代碼不使用GPU

我有一臺運行在Ubuntu 14.04上的Nvidia GTX 1080。我試圖使用tensorflow 1.0.1來實現卷積自動編碼器，但程序似乎根本沒有使用GPU。我使用watch nvidia-smi和htop對此進行了驗證。運行該程序後的輸出如下： 1 I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:135] successfully opened C