看来,蟒蛇nosetest会遇到当"sys.exit()"退出,而这个内置的嘲讽不工作.谢谢你的建议.
如下面的错误所示,在内核中不允许调用主机函数('rand'),我想知道是否有解决方案,如果我确实需要这样做.
error: calling a host function("rand") from a __device__/__global__ function("xS_v1_cuda") is not allowed
我想迭代地比较Linux下的两个目录A和B:
diff -r ./A ./B
但我想忽略一些子目录名称,例如一个名为"svn"的子目录.
我如何在Linux下完成？
我发现我的~/.vimrc文件有,syntax on但它不适用于任何CUDA文件(.cu).
不知道怎么做.
试图理解cuda的虚拟和真实架构之间的差异,以及不同的配置如何影响程序的性能,例如
-gencode arch=compute_20,code=sm_20
-gencode arch=compute_20,code=sm_21
-gencode arch=compute_21,code=sm_21
...
NVCC手册中给出了以下说明,
GPU编译通过中间表示PTX([...])执行,可以将其视为虚拟GPU架构的程序集.与实际的图形处理器相反,这种虚拟GPU完全由它提供给应用程序的一组功能或特征来定义.特别地,虚拟GPU架构提供(大部分)通用指令集,并且二进制指令编码不是问题,因为PTX程序总是以文本格式表示.因此,nvcc编译命令总是使用两种体系结构:用于指定虚拟中间体系结构的计算体系结构,以及用于指定要执行的目标处理器的真实GPU体系结构.要使这样的nvcc命令有效,真实体系结构必须是虚拟体系结构的实现(某种程度或另一种).这将在下面进一步解释.所选择的虚拟架构更多地是关于应用程序所需的GPU功能的声明:使用最小的虚拟架构仍然允许第二个nvcc阶段的最广泛的实际架构.相反,指定提供应用程序未使用的功能的虚拟体系结构会不必要地限制可在第二个nvcc阶段中指定的可能GPU集.
但仍然不太明白性能会受到不同配置的影响(或者,可能只会影响物理GPU设备的选择？).特别是,这句话对我来说最让人困惑:
特别地,虚拟GPU架构提供(大部分)通用指令集,并且二进制指令编码不是问题,因为PTX程序总是以文本格式表示.
我不确定python-numpy是否可以帮助我们判断矩阵是否是单数.我试图根据行列式决定,但numpy正在产生1.e-10左右的一些值,并且不确定我们应该选择什么样的临界值.
这是一个非特征用户可以回答的问题......
我想使用Eigen API初始化头文件中的常量矩阵,但Eigen似乎没有提供构造函数来实现这一点,以下是我尝试的:
// tried the following first, but Eigen does not provide such a constructor
//const Eigen::Matrix3f M<<1,2,3,4,5,6,7,8,9;
// then I tried the following, but this is not allowed in header file
//const Eigen::Matrix3f M;
//M <<1,2,3,4,5,6,7,8,9; // not allowed in header file
在头文件中实现此目的的替代方法是什么？
我有CUDA代码,我想使用distutils为Python构建一个动态库.但即使安装了"nvcc"编译器,似乎distutils也无法识别".cu"文件.不知道如何完成它.
我想使用matlibplot轴绘制2个子图.由于这两个子图具有相同的ylabel和ticks,我想关闭第二个子图的刻度和标记.以下是我的简短脚本:
import matplotlib.pyplot as plt
ax1=plt.axes([0.1,0.1,0.4,0.8])
ax1.plot(X1,Y1)
ax2=plt.axes([0.5,0.1,0.4,0.8])
ax2.plot(X2,Y2)
顺便说一句,X轴标记重叠,不确定是否有一个整洁的解决方案.(解决方案可能是使每个子图中的最后一个标记不可见,除了最后一个,但不确定如何).谢谢!
我希望我的模板函数根据两个类型名是否相等来做不同的事情:
template <typename T1, typename T2> f()
{
if (T1==T2) ...;
else ...;
}
我知道"如果(T1 == T2)"不会起作用,但是,有没有办法做到这一点？