Tag: nvidia
Ein amerikanisches globales Technologie-Unternehmen mit Sitz in Santa Clara, Kalifornien, bekannt für seine Grafik-Prozessoren (GPUs).
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Auf die Kompilierung der CUDA-SDK, ich bin immer ein nvcc fatal : Unsupported gpu-Architektur 'compute_20' Mein toolkit 2.3 und auf einem gemeinsamen system (ich.e kann wirklich aktualisieren) und die Treiber version ist auch 2.3, läuft auf 4
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Ich habe versucht, für die letzten paar Tage, um die Temperatur meiner GPU mit C++ über die NVAPI ich habe den folgenden code #include "stdafx.h" #include "nvapi.h" int _tmain(int argc, _TCHAR* argv) { NvAPI_Status ret = NVAPI_OK;
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Aktuell ich bin neu in CUDA habe ich NVIDIA-tesla-c2075-Karte, die ich installieren CUDA-toolkit für windows. Jetzt habe ich visual studio nicht installiert ist. Ich will laufen und testen CUDA-Programme ohne Verwendung von visual studio. Sie können einfach
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Möchte ich vergleichen Bearbeitungszeit von meinem code mit und ohne gpu. Mein backend von keras ist Tensorflow. Es verwendet eine GPU automatisch. Ich verwende ein Modell von keras/examples/mnist_mlp.py für den Vergleich. Ich habe in der Zeit der
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Wie es scheint, 2 Millionen schwimmt sollte keine große Sache sein, nur 8MBs von 1 GB GPU-RAM. Ich bin in der Lage zu reservieren, dass viel manchmal und manchmal mehr als das, keine Probleme. Ich bekomme CL_OUT_OF_RESOURCES
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Ich bin neu auf der Cuda, und ich bin versucht zu kompilieren dieses einfache test_1.cu Datei: #include <stdio.h> __global__ void kernel(void) { } int main (void) { kernel<<<1,1>>>(); printf( "Hello, World!\n"); return 0; } diesem: nvcc test_1.cu
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Ich bin derzeit mit einem tool ausgeliefert, mit der nvidia Treiber "nvidia-smi" für die performance-überwachung auf der GPU. Wenn wir von 'nvidia-smi -a", es geben die Informationen der aktuellen GPU-Informationen, einschließlich der GPU core und memory die
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In früheren Versionen von CUDA, atomicAdd wurde nicht umgesetzt, für verdoppelt, so ist es üblich, um dies zu implementieren, wie hier. Mit dem neuen CUDA-8 RC, die ich laufen in Schwierigkeiten, wenn ich versuche zu kompilieren mein
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Ich es gerade geschafft zu installieren, meine cuda-SDK unter Linux Ubuntu 10.04. Meine Grafikkarte ist eine NVIDIA geForce GT 425M, und ich würde gerne verwenden Sie es für einige schwer computational problem. Was ich mich Frage ist:
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Habe ich erfolgreich installiert tensorflow (GPU) auf Linux Ubuntu 16.04 und machte einige kleine änderungen, damit es mit dem neuen Ubuntu LTS Version. Allerdings dachte ich (wer weiß warum), dass meine GPU erfüllt die Mindestanforderungen einer compute
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Hat jemand angefangen hat zu arbeiten mit dem CUDA5 SDK? Ich habe ein altes Projekt, das mit cutil Funktionen, aber Sie haben aufgegeben worden, in den neuen. War die Lösung, dass die meisten Funktionen können übersetzt werden,
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Cudnn: https://developer.nvidia.com/cudnn Ich login und gehen Sie springen durch alle Reifen, die NVIDIA will Sie zu tun; jedoch, wenn es Zeit kommt, um die Datei zu downloaden ich kann nicht scheinen, um herauszufinden, wie man es per
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Ich hatte einen älteren NVIDIA-Grafikkarte (GeForce 8400 GS) zu EXPLORIEREN einige GPU-computing. Ich habe versucht die installation erfolgreich aber haben stolperte über ein problem. Hier sind meine Schritte (auf Ubuntu 14.04) sudo apt-get install nvidia-current (dies installiert
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Ich bin Studie cuda 5.5, aber ich habe keine Nvidia-GPU. In der alten version von nvcc eine Flagge --multicore zur Kompilierung der cuda-code für die CPU. In der neuen version von nvcc, was ist die option?? Ich
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Die CUDA Runtime API stellt die Funktionen cudaRuntimeGetVersion() und cudaDriverGetVersion() (siehe detaillierte Beschreibung hier). Ich war irgendwie zu erwarten, die erste zu geben, mich "8.0" (für die CUDA-8.0) und die zweite, um mir den gleichen string wie
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Ich habe Probleme beim installieren der Treiber für die GTX980 auf Ubuntu 14.04. Brauche ich ein upgrade auf CUDA7.5 und die neuesten Treiber. Ich habe sowohl die .führen Sie installer und deb. installer und machen das Spülen
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Habe ich die Suche auf der website von nvidia GPU Computing SDK, wie ich bin versucht zu bauen, der pointclouds library (PCL) mit cuda-Unterstützung. Aber auf der nvidia-website alle die ich finden kann sind die links für
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Ich bin der Programmierung eines DirectX-Spiels, und wenn ich es auf ein Optimus-laptop die Intel-GPU benutzt wird, was schrecklich Leistung. Wenn ich die Kraft der NVIDIA-GPU mit dem Kontext-Menü oder durch das umbenennen von meiner EXE bf3.exe
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So, ich bin versucht, code zu schreiben, nutzt die Nvidia CUDA-Architektur. Ich bemerkte, dass das kopieren auf und von dem Gerät war wirklich verletzen meine Gesamt-performance, so dass ich nun versuche eine große Menge von Daten auf
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Ich bin jemandem zu helfen, mit einem neuen Windows 7-Arbeitsstation, auf der zwei nVidia-GPUs und sehen, dass MS Visual Studio ist erforderlich für die komplette Cuda 5.5 Toolkit ordnungsgemäß zu installieren. Dumme Frage: ist Visual Studio nicht
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Ich versuche zu senden ADB Befehle von meinem Android-Gerät (SGS5) auf mein Android-TV (Nvidia Shield-TV). Ich bekomme immer: error:device offline oder error:device unauthorized Mit Windows-oder Mac-die ADB-Verbindung funktioniert, aber nicht mit einem Android-Gerät. Habe ich Folgendes: Aktivieren/deaktivieren
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System: Ubuntu 11.10 x86-64 CUDA: v 2.1 Beim Versuch zu machen, ein Beispiel-Programm, wie matrixMul ich eine umfangreiche Menge von Fehlern, von denen die meisten "unknown type name 'size_t'." Ich habe Sie sicher, dass /usr/local/cuda/bin in meinem
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Wenn ich /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery und ausführen moose@pc09 /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery $ sudo make clean rm -f deviceQuery deviceQuery.o rm -rf ../../bin/x86_64/linux/release/deviceQuery moose@pc09 /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery $ sudo make "/usr/local/cuda-7.0"/bin/nvcc -ccbin g++ -I../../common/inc -m64 -gencode arch=compute_20,code=sm_20 -gencode arch=compute_30,code=sm_30 -gencode arch=compute_35,code=sm_35 -gencode arch=compute_37,code=sm_37 -gencode
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Habe ich installiert IntelliJ IDEA (13.1.1 #IC-135.480) und JDK-1.8.0 (x64) und ich erzeugt einige GUI mit dem GUI-Formular-designer. Dann lief ich den code und realisiert, dass etwas nicht in Ordnung. Hier ist ein Screenshot von meiner GUI:
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Ich habe einen laptop mit einer GeForce 940 MX. Ich will Tensorflow und laufen auf der gpu. Ich installierte alles, was von Ihrem tutorial-Seite, wenn ich jetzt importieren Tensorflow, bekomme ich >>> import tensorflow as tf I
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Ich habe eine NVIDIA jetson TX1 board. Ich installieren möchte caffe. Basierend auf Caffe Voraussetzungen habe ich installiert, CUDA-toolkit von https://developer.nvidia.com/cuda-downloads. Ich habe später gefunden, dass dieses board hat seine eigenen installtion Beschreibung. Es braucht 10 GB
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Habe ich erfolgreich installiert, CUDA 8.0 auf meinem PC und ich kann sehen, seine Dateien durch ausführen der folgenden Befehle in meine Ubuntu-16.10: $ sudo find / -name nvcc /usr/local/cuda-8.0/bin/nvcc $ sudo find / -name cuda /usr/local/cuda
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Bin ich versucht zu installieren, Nvidia-Treiber auf Ubuntu 13.10 durch ausführen von NVIDIA-Linux-x86_64-331.49.laufen. Erstellte ich eine blacklist-Datei unter /etc/modprobe.d/blacklist-Datei-Treiber.conf Hinzugefügt und nouveau auf der Liste. Auch, ich lief die installation nach der Tötung meiner display-manager (sudo service
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server-setup zwei NVIDIA K20m Karten, aber mit ECC aktiviert. Ich habe beobachtet, dass die Volatile GPU-Utilization ist hoch mit den nvidia-smi -a Befehl, auch durch keine computing-task ausgeführt wird, in der Karte. Die K20m ist nur für
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In einem multi-GPU-Rechner, wie kann ich festlegen, welche GPU eine CUDA-job laufen soll? Als Beispiel, bei der Installation von CUDA, entschied ich mich zur Installation der NVIDIA_CUDA-<#.#>_Samples lief dann mehrere Instanzen des nbody simulation, aber Sie liefen
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Ich würde gerne wissen, ob pytorch ist mit meiner GPU. Es ist möglich, zu erkennen, mit nvidia-smi wenn es keine Aktivität von der GPU während des Prozesses, aber ich möchte etwas geschrieben python Skript. Gibt es eine
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den cuDNN Installations-Handbuch sagt ALLE PLATTFORMEN Extrahieren Sie die cuDNN-Archiv in ein Verzeichnis Ihrer Wahl, nachfolgend . Folgen Sie dann der Plattform-spezifischen Anweisungen wie folgt. LINUX cd export LD_LIBRARY_PATH=`pwd`:$LD_LIBRARY_PATH Hinzufügen, um Ihre build und link-Prozess, indem Sie
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Ich bin auf der Suche in GPU-computing, und ich kann nicht herausfinden, was das technische /performance-Unterschiede sind zwischen einer NVIDIA Quadro 6000 und einen NVIDIA-Tesla-C2075-Grafikkarte. Sie haben beide 6 GB RAM und der gleichen Anzahl von Rechenkernen.
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Ich habe eine nvidia-gpu und brauche ich zum installieren von opencl als Abhängigkeit für eine Bibliothek, die ich verwenden. Ich habe die Suche nach einer Lösung für Stunden. Hier sind die Schritte, die ich vorgenommen : 1
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Habe ich gerade versucht die Installation von CUDA 7.5 auf meinem laptop. Ich deaktiviert lightdm und hat sudo sh cuda7.5.run. Die Treiber-installation übergeben, aber dann bekam ich eine Fehlermeldung Unsupported compiler ... und die installation schlägt fehl.
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Ich bin mit 2 GPUs und ich bin versucht zu zwingen, X-server für die Ausführung auf einer GPU. Laut dieser website : http://nvidia.custhelp.com/app/answers/detail/a_id/3029/~/Verwendung-von-cuda-und-x , hier ist, wie ich Vorgehen sollte : Die X-Anzeige gezwungen werden sollte, auf
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Ich habe Probleme dabei, Theano, die die GPU nutzen auf meinem Rechner. Wenn ich ausführen: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/theano/misc$ THEANO_FLAGS=floatX=float32,Gerät=gpu python check_blas.py WARNUNG (theano.in der sandbox.cuda): CUDA ist installiert, aber Gerät die gpu ist nicht verfügbar (Fehler: kann Nicht die
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Zuerst von allen, lassen Sie mich sagen, dass ich mir durchaus bewusst bin, dass meine Frage schon einmal gestellt worden ist: Block-Reduktion in CUDA Jedoch, wie ich hoffe, deutlich zu machen, meine Frage ist ein follow-up zu,
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Ich bin ein Neuling in OpenCL. Von gestern, bin ich versucht zu verwenden, die OpenCL für parallele Programmierung statt CUDA die mehr vertraut für mich und erlebt. Nun habe ich die NVIDIA GTX 580 GPU, Ubuntu Linux
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Ich bin versucht, die Vorteile der Konstanten-Speicher, aber ich habe eine harte Zeit, herauszufinden, wie nest-arrays. Was ich habe ist ein array von Daten, die zählt, für die interne Daten-aber die sind unterschiedlich für jeden Eintrag. So
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nVidia gelöscht-Unterstützung für alle nicht-quadro-und tesla-Karten, wenn es darum geht, mit ein paar tools und/oder Entwicklung von Bibliotheken/tools. Ich habe zwei GTX 590s, und wenn ich nvidia-smi meisten queryable Felder zurückkehren, N/A, da fiel Sie Unterstützung für
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Ich habe alle Anweisungen befolgt aus https://datanoord.com/2016/02/01/setup-a-deep-learning-environment-on-windows-theano-keras-with-gpu-enabled/ aber kann nicht scheinen, um es funktioniert. Habe ich Hinzugefügt C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 12.0\VC\bin zu meiner PATH-variable Jedes mal, wenn ich den code auszuführen, der aus der Theano
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Ich bin völlig neu zu Begriffen, die mit HPC-computing, aber ich habe gerade gesehen, dass EC2 veröffentlicht Ihre neue Art von Instanz auf der AWS-Plattform, angetrieben durch die neue Nvidia-Tesla-V100, die hat beide Arten von "cores": Cuda-Kerne
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Ich bin auf der Suche nach der Nvidia-OpenCL-SDK. Kein Glück, so Kost. Ich bin Preis zu geben, also Frage ich hier, falls jemand kann werfen Licht auf die Frage. Ubuntu installieren askubuntu.com/a/693043/52975 InformationsquelleAutor Michael | 2013-09-13
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Die Situation Ich habe eine 2-gpu-server (Ubuntu 12.04), wo ich schaltete eine Tesla C1060 mit einer GTX 670. Als ich es installiert CUDA 5.0 über die 4.2. Danach habe ich kompiliert alle Beispiele ausser für simpleMPI ohne
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Ich bin mit ubuntu 14.04. Ich will zum installieren von CUDA. Aber ich weiß nicht, welche version ist gut für mein laptop. Ich Spur mein-Laufwerk, das ist $cat /proc/driver/nvidia/version NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 304.125
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Ich brauche einige Klarstellungen. Ich bin die Entwicklung von OpenCL auf meinem laptop läuft ein kleines nvidia-GPU (310M). Wenn ich die Abfrage das Gerät für CL_DEVICE_MAX_COMPUTE_UNITS, das Ergebnis ist 2. Ich Las die Zahl von Arbeitsgruppen für
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Zu meiner überraschung, habe ich nicht finden können, ein Vergleich dieser Produkte mit open-source-OpenCL-benchmark-suites, wie rodinia und SHOC. Ein solcher Vergleich könnte interessanter sein, als Vergleiche der theoretischen peak-performance oder Leistung in einfachen matrix-Multiplikation-Kerne, die ich in
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Beim installieren TensorFlow auf meinem Ubuntu, möchte ich die GPU mit CUDA. Aber ich bin angehalten, zu diesem Schritt in die Offizielle Tutorial : Wo genau ist dieser ./configure ? Oder wo ist mein Stamm-source-tree. Meine TensorFlow
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Ich benutze die CUDA 4.0 arch., mit einem Compute_Capability-2.0-Gerät (GTX460). Was ist der Unterschied zwischen der 'cubin' und 'ptx' - Datei? Ich denke, die cubin einen nativen code für die gpu-also das ist arch. bestimmten, und die