我正在开始一个需要一些复杂数据处理的浏览器项目.我使用的算法在使用GPU加速时速度提高了50-100倍.
我可以在浏览器中使用JavaScript,Flash或其他技术.有什么方法可以访问GPU来加速我的数学处理？
我是CUDA编程的新手,我正在研究一台机器中需要多个GPU的问题.我知道为了更好的图形编程,需要通过SLI组合多个GPU.但是,对于CUDA编程,我是否还需要通过SLI组合GPU？
我正在使用AMD显示库,它基本上允许我们控制GPU的某些参数(时钟速度/风扇控制).
SDK附带一个Sample-Managed代码,我能够从ADL_Overdrive6_StateInfo_Get方法中获得所需的结果(核心和内存时钟速度).
使用该ADL_Overdrive6_State_Set方法(具有相同的参数)将返回错误代码:
int od_result = ADL.ADL_Overdrive6_State_Set(OSAdapterInfoData.ADLAdapterInfo[i].AdapterIndex, ADL.ADL_OD6_SETSTATE_PERFORMANCE, stateInfoBuffer);
-8 ADL_ERR_NOT_SUPPORTED(驱动程序不支持的功能.)
我在AMD Radeon R9 280x/AMD Radeon HD 7970和配备AMD Radeon 8670M的笔记本电脑的系统上进行了测试.
我是否需要在驱动程序设置中更改某些内容并且是否存在兼容性问题？
有人可以帮我一个关于如何使用共享内存的一个非常简单的例子吗？Cuda C编程指南中包含的示例似乎与不相关的细节混杂在一起.
例如,如果我将一个大型数组复制到设备全局内存并想要对每个元素求平方,那么如何使用共享内存来加快速度呢？或者在这种情况下它没用？
我知道一些机器学习算法就像随机森林,它们本质上应该并行实现.我做家务并发现有这三个并行编程框架,所以我有兴趣知道这三种并行性之间的主要区别是什么？
特别是,如果有人能指点我一些研究比较它们之间的区别,那将是完美的!
请列出每个并行度的优缺点,谢谢
我不了解GPU编程,我想对此进行概述.我必须开发一个图像处理项目,在智能手机的GPU上工作(在Android设备上),但我不知道从哪里开始.
1)编程智能手机的GPU和编程其他GPU(例如Nvidia GeForce 9)是否相同？
2)我听说过GPU的计算或图形编程:有什么区别？他们是平等的吗？
3)我已经配置Eclipse来开发Android应用程序:我需要哪些其他工具？
4)智能手机的GPU编程(适用于Android)与设备无关？三星S4,LG G3和其他Android设备是否相同？
5)我需要什么样的图书馆？我听说过Nvidia的OpenCV和Tegra包.
你能帮帮我吗？另外,你能帮我解决任何有针对性的链接吗？
我写了一个cuda程序,我在ubuntu上测试它作为虚拟机.这个的原因是我有Windows 7,我不想安装ubuntu作为辅助操作系统,我需要使用Linux操作系统进行测试.我的问题是:虚拟机会限制gpu资源吗？如果我在主操作系统下运行它而不是在虚拟机上运行它,我的cuda代码会更快吗？
我正在尝试安装NVIDIA CUDA.安装工具包时,它显示以下错误消息.
Missing recommended library: libGLU.so
Missing recommended library: libXi.so
Missing recommended library: libXmu.so
我不是Linux人,所以我曾经apt-get install libGLU.so安装它,但它没有用.我该如何修复并安装这些？我在32位Linux上.
GPU使用SIMD范例,即,相同的代码部分将并行执行,并应用于数据集的各种元素.
但是,CPU也使用SIMD,并提供指令级并行.例如,据我所知,类似SSE的指令将处理具有并行性的数据元素.
虽然SIMD范例似乎在GPU和CPU中的使用方式不同,但GPU的SIMD功率是否比CPU更多？
在哪种方式中,CPU中的并行计算能力比GPU中的并行计算能力"弱"？
谢谢
我使用的是配备 Intel Corporation HD Graphics 5500 (rev 09) 和 AMD Radeon r5 m255 显卡的笔记本电脑。
有谁知道如何为深度学习设置它，特别是 fastai/Pytorch？