小编Pau*_* G.的帖子

我们正在使用 Windows 和 Mac M1 机器使用 Docker 进行本地开发，并且需要在我们的 docker 环境中获取并安装 .deb 包。

该软件包需要 amd64/arm64，具体取决于所使用的架构。

有没有办法在 docker 文件中确定这一点

if xyz === 'arm64'
    RUN wget http://...../arm64.deb
else 
    RUN wget http://...../amd64.deb

系统规格：

• 视窗11
• AMD 锐龙 9 5900x
• RTX 2080 TI
• 华硕 PRIME x570 PRO 主板
• 32GB内存

Android 模拟器极其滞后（无论选择哪个图像，我都尝试过从 API 21 到 33，并且每个图像都存在问题）。动画不流畅并且在动画时出现很多断断续续的情况（就像它们在当前状态和 1 毫秒前的前一个状态之间跳转），并且随机出现很多奇怪的黑色伪影，我什至无法使用录制功能模拟器（结果只是黑屏）

我尝试过的：

• BIOS更新至最新版本（4403）
• AMD处理器芯片组驱动程序更新至最新版本
• Hyper-V、Windows Hypervisor 平台和虚拟机平台已关闭
• 已安装适用于 AMD 的 Android 模拟器 Hypervisor（通过 Android SDK）
• 使用模拟器图形的“硬件”
• 重新安装Android Studio
• 重新安装 Android 模拟器管理程序
• Windows 没有更新
• 运行模拟器时 GPU 使用率约为 2-3%
• 在工具窗口或浮动窗口中运行模拟器没有效果
• 尝试了模拟器设置中的所有渲染器（即使通过终端）
• 编辑：未安装防病毒软件

我是拥有 AMD GPU（RX 5700、Navi10）的悲惨生物之一。我想使用最新的 PyTorch 库在本地计算机上进行一些深度学习并停止使用云实例。

我在互联网上看到 AMD 承诺在未来 2-4 个月内支持 Navi10（1-2 年前写的帖子），但是，我不认为他们发布了“官方”支持。

我在本地计算机上安装了 ROCm，它实际上检测到我的 GPU，一切看起来都很好，这是rocminfo输出。

我安装了必要的 PyTorch ROCm 版本，但是当我尝试运行代码时，出现以下错误。

hipErrorNoBinaryForGpu：无法找到所有当前设备的代码对象！

我想这是因为 ROCm 仍然不支持 gfx1010 或者我在这一点上迷失了。

如果有人可以提供一种使 ROCm 工作的方法（最好无需再次为 gfx1010 编译整个包）或提供像 CUDA 用户一样使用 AMD GPU 的方法，我会很高兴。

我目前正在研究CUDA，了解到有全局内存和共享内存。

我查看了CUDA文档，发现GPU可以分别使用ld.shared/st.shared和ld.global/st.global指令访问共享内存和全局内存。

我好奇的是用什么指令将数据从全局内存加载到共享内存？

如果有人能让我知道那就太好了。

谢谢！

__global__ void my_function(int* global_mem)
{
    __shared__ int shared_mem[10];
    for(int i = 0; i < 10; i++) {
        shared_mem[i] = global_mem[i];  // What instrcuton is used for this load operation?
    }
}

我目前正在尝试将 2D 卷积代码从这个问题调整为 3D，但无法理解我的错误在哪里。

我的二维码如下所示：

#include <iostream>

#define     MASK_WIDTH      3
#define     MASK_RADIUS     MASK_WIDTH / 2
#define     TILE_WIDTH      8
#define         W           (TILE_WIDTH + MASK_WIDTH - 1)

/**
 * GPU 2D Convolution using shared memory
 */
__global__ void convolution(float *I, float* M, float *P, int width, int height)
{
    /***** WRITE TO SHARED MEMORY *****/
    __shared__ float N_ds[W][W];

    // First batch loading
    int dest = threadIdx.x + (threadIdx.y * TILE_WIDTH);
    int destY = dest / W;
    int destX = dest …

我正在寻找 AMD 特定的性能计数器，它可以在TLB发生未命中时对页面遍历所消耗的周期进行计数。我知道英特尔有这样的指标。

但是AMD上存在这种情况吗？我查看了http://developer.amd.com/wordpress/media/2013/12/56255_OSRR-1.pdf，但没有找到任何接近我需要的内容。

我还查看了perf源代码https://elixir.bootlin.com/linux/latest/source/arch/x86/events/amd/core.c#L248它似乎也没有。

也许它有不同的名字？有什么建议么？

我想在项目中使用 NVIDIA 的 CUDA 工具包，但我有 Intel(R) Iris Xe Graphics (Windows 11 Pro)。在安装 Nvidia Graphics GeForce Game Ready 时，我收到以下错误

此 Nvidia 显卡驱动程序与此版本的 Windows 不兼容。该图形驱动程序找不到兼容的图形硬件

我有以下循环来计算 C++ 中的基本汇总统计数据（平均值、标准差、最小值和最大值），跳过缺失值（x 是双向量）：

int k = 0;
long double sum = 0.0, sq_sum = 0.0;
double minv = 1.0/0.0, maxv = -1.0/0.0;

#pragma omp simd reduction(+:sum,sq_sum,k) reduction(max:maxv) reduction(min:minv)
for (int i = 0; i < n; ++i) {
  double xi = x[i];
  int tmp = xi == xi;
  sum += tmp ? xi : 0.0;
  sq_sum += tmp ? xi * xi : 0.0;
  k += tmp ? 1 : 0;
  minv = minv > xi ? xi : …

在我的 CUDA 应用程序中，我将数据从设备内存复制到共享内存。该数据也缓存在 L1 中吗？

我有一个关于 CUDA C++ 编程的问题。我正在使用共享内存。但我需要更大的共享内存。所以我试图重用共享内存。我的代码是这样的：

__global__ void dist_calculation(...){

   ..........
   {
        //1st pass
       __shared__ short unsigned int shared_nodes[(number_of_nodes-1)*blocksize];

       ............

   }

   {
       //2nd pass
       __shared__ float s_distance_matrix[(number_of_nodes*(number_of_nodes-1))/2];

       ........
   }
}

共享内存不能同时容纳shared_nodes和s_distance_matrix。但它可以单独容纳每个（我已经测试过）。在第二遍中，程序无法识别 shared_nodes（因为它来自第一遍），但向我显示共享内存没有足够空间的错误。所以看起来，仍然为shared_nodes变量分配了一些空间。有什么方法可以销毁该分配（例如cudaFree）？或任何其他建议？