我看到在Nvidia网站上没有Nsight Eclipse的下载链接,它说它将由CUDA 5本地安装.但它没有安装CUDA安装.有没有人也有这个问题,是否有任何其他外部链接分别安装Nsight Eclipse？
我有一个图像特征矩阵A是n*m*31矩阵填充过滤,我有B作为对象过滤器k*l*31.我想获得一个输出矩阵C是p*r*31,图像A的大小没有填充.我尝试编写一个CUDA代码来运行A上的过滤器B并获得C.
我假设每个过滤操作在A上,过滤器B由一个线程块占用,因此每个线程块内将有k*l操作.并且每个移位的滤波操作将在不同的线程块完成.对于A(0,0),过滤将在thread_block(0,0)上,而A(0,1)将在thread_block(1,0)上,依此类推.此外,我的第三维为31.第三维的每个空间都将自行计算.因此,通过对矩阵进行正确的3d索引,我可能能够以非常平行的形式进行所有操作.
所以操作是
A n*m*31 X B k*l*31 = C p*r*31
我怎样才能有效地为操作做内核索引？
假设我有两个矩阵A和B是3d.A = 49x49x18 B = 49x49x24在连接之后,我想C = 49x49x42在第三维看到A和B的串联.
我将如何在matlab上做到这一点？
我想将内核函数的参数作为给定的结构传递
struct kernel_data {
double *A;
double *B;
double *C;
const int *A_dims;
const int *B_dims;
int C_dims[2];
};
为此，我需要使用初始化设备指针，cudaMalloc()但如何初始化。我打算通过包含这些参数的此函数构造这样的结构。还是我必须分别通过？
我正在为matlab寻找基于GPU的深度学习库.你知道任何重要的建议吗？
如何使用简单的vim命令注释掉所有相同功能的调用？
例如,我想注释掉python的所有调试调用 pdb.set_trace()
template <typename dataType>
**typename** List<dataType>::Node* List<dataType>::find(int index){
Node *cur = head;
for(int i = 0; i < index; i++){
cur = cur->next;
}
return cur;
}
如果我不使用它,我会收到以下错误:
need ‘typename’ before ‘List<dataType>::Node’ because ‘List<dataType>’ is a dependent scope
所以我阅读了wiki条目,但我没有得到该特定示例背后的原因.
我在 Windows 8.1 机器上安装了 CUDA 6.0 takeit 并尝试运行deviceQueryCUDA 示例。但是，对于 Win32 和 Win64 版本，它返回以下错误。
deviceQuery.exe Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking)
cudaGetDeviceCount returned 30
-> unknown error
Result = FAIL
我安装了不同版本的驱动程序并尝试从 Visual Studio 编译示例代码，但执行结果相同。
我怎么解决这个问题？任何建议都非常受欢迎。
我有两点,我想在给定线创建的线的顶部计算n个均匀分布的点.我怎么能在c ++中执行此操作？