标签: nvidia

我想知道在0到49k之间生成一个伪随机数的最佳方法是什么,对于每个线程来说,通过使用curand或其他东西是相同的.

我更喜欢在内核中生成随机数,因为我必须在那时生成一个但大约10k次.

我可以使用介于0.0和1.0之间的浮点数,但我不知道如何使我的PRN可用于所有线程,因为大多数帖子和示例显示如何为每个线程使用不同的PRN.

谢谢

CUDA Toolkit包(Local Installer)是否包含最新的NVidia标准驱动程序？标准我的意思是最受欢迎.例如geforce family的驱动程序,如347.88？

我试图估计限制注册表使用对应用程序占用率的影响.在运行我的实验时,当我试图限制在Nvidia样本中找到的cdpBezierTessellation应用程序的寄存器数量时,我收到了一个错误.

标志已添加到nvcc:-maxrregcount 16

Error: nvlink error : entry function '_Z21computeBezierLinesCDPP10BezierLinei' with max regcount of 16 calls function 'cudaMalloc' with regcount of 18

我不明白为什么会发生这种情况.谁能帮我这个？

我在Ubuntu 14.04上安装GTX980驱动程序时遇到问题.我需要升级到CUDA7.5和最新的驱动程序.我使用了.run安装程序和deb.安装程序并在安装之前进行清除.

这是日志:

Using built-in stream user interface
-> Detected 8 CPUs online; setting concurrency level to 8.
-> License accepted by command line option.
-> Installing NVIDIA driver version 352.39.
-> There appears to already be a driver installed on your system (version: 352.39).  As part of installing this driver (version: 352.39), the existing driver will be uninstalled.
  Are you sure you want to continue? (Answer: Continue installation)
-> Running distribution scripts
   executing: '/usr/lib/nvidia/pre-install'...
-> done.
-> The distribution-provided …

我正在安装Caffe.我正在使用Ubuntu 14.04.

我试着安装cuda.在Caffe网站上写道,我需要单独安装库和最新的独立驱动程序.

我从那里下载了驱动程序.我尝试了每种产品类型,但我得到了同样的错误:

You do not appear to have an NVIDIA GPU supported by the 346.46 
NVIDIA Linux graphics driver installed in this system. For further 
details, please see the appendix SUPPORTED NVIDIA GRAPHICS CHIPS in 
the README available on the Linux driver download page at www.nvidia.com.

然后

You appear to be running an X server; please exit X before            
installing.  For further details, please see the section INSTALLING   
THE NVIDIA DRIVER in the README available on …

我需要计算复数的两个向量(Hadamard乘积)的元素明智乘法与NVidia CUBLAS.不幸的是,CUBLAS中没有HAD操作.显然,您可以使用SBMV操作执行此操作,但它不适用于CUBLAS中的复数.我无法相信没有办法用CUBLAS实现这一目标.对于复杂的数字,有没有其他方法可以实现CUBLAS？

我不能编写自己的内核,我必须使用CUBLAS(或其他标准的NVIDIA库,如果CUBLAS真的不可能).

我正在尝试使用CUDA支持安装Tensorflow.这是我的规格:

• NVIDIA GTX 1070
• CUDA 7.5
• Cudnn v5.0

我已经通过pip安装安装了Tensorflow - 所以我想象你的答案是从源代码安装,但我想确保没有快速修复.

错误是:

volcart@volcart-Precision-Tower-7910:~$ python
Python 2.7.10 (default, Oct 14 2015, 16:09:02) 
[GCC 5.2.1 20151010] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library libcublas.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library libcudnn.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library libcufft.so locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library libcuda.so.1 locally
I tensorflow/stream_executor/dso_loader.cc:108] successfully opened CUDA library …

https://developer.nvidia.com/sites/default/files/akamai/tools/files/PerfKit_4_5_User_Guide.pdf

NVIDIA PerfKit SDK允许图形开发人员访问底层NVIDIA GPU
性能计数器和NVIDIA 驱动程序计数器。

我想了解这些计数器的含义吗？它们是某种硬件还是软件？他们在做什么？

他们如何对我有帮助？请举例说明如何使用它们。

我必须使用Nvidia perfkit来确定某些处理机器人技术的软件的性能。

我在Google Cloud上设置了一个具有以下规格的实例:4个vCPU,15 GB内存,1个Tesla K80 GPU

Tesla K80由2个GPU单元组成,每个单元应该在nvidia的日志中显示为单独的设备.但是,当我在shell中运行nvidia-smi时,它只显示一个.图片:

有谁知道如何解决这个问题？这是因为我的云GPU配额是一个,因此只使用了一个设备？

附加日志:

==============NVSMI LOG==============

Timestamp                           : Tue Mar 13 16:05:42 2018
Driver Version                      : 390.30

Attached GPUs                       : 1
GPU 00000000:00:04.0
    Product Name                    : Tesla K80
    Product Brand                   : Tesla
    Display Mode                    : Disabled
    Display Active                  : Disabled
    Persistence Mode                : Disabled
    Accounting Mode                 : Disabled
    Accounting Mode Buffer Size     : 1920
    Driver Model
        Current                     : N/A
        Pending                     : N/A
    Serial Number                   : 0320717075175
    GPU UUID                        : GPU-a3a146ad-aed1-d5ef-1e76-2565c1e20a13
    Minor Number                    : 0
    VBIOS …

我正在考虑购买一台运行“ Tensorflow GPU”版本的笔记本电脑。MX150 2GB未在与CUDA兼容的GPU列表中列出。这是否意味着它不能运行“ Tensorflow GPU”版本，而只能运行标准Tensorflow版本？