我期望GTX 680 (它是GPU的最新版本之一)能够进行并发数据传输(双向并发数据传输)。但是当我运行cuda SDK的“设备查询”时,“并发复制和执行”一词的测试结果是"Yes with the copy engine",这意味着GPU不能进行并发数据传输。
我想知道我的测试结果会不会也发生在你身上?您能和我分享一下哪些设备能够并发传输数据吗?
谢谢!
请描述您的问题
标题:2017腾讯云11.11大促 给你实实在在的优惠
地址:https://cloud.tencent.com/act/double11
浏览器信息
Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.12; rv:56.0) Gecko/20100101 Firefox/56.0
我正在Tensorflow上做一些卷积计算,在双精度数字上得到了一些奇怪的错误。
由于精度问题,我需要在float64中计算这些张量。
conv3d在float32上运行得很好,但在双精度下,它只能在中央处理器上运行,而对于图形处理器,错误告诉我
InvalidArgumentError (see above for traceback): Cannot assign a device for operation 'Conv3D': Could not satisfy explicit device specification '/device:GPU:0' b
我正在创建一个优惠券生成器,用于分发“如果您使用此代码注册可获得10美元的免费服务”。用户基础很小,一次分发超过10张优惠券的可能性不大。
在创建新的营销活动时,管理员可以在TabularInline中获得五张优惠券,并可以通过“添加另一张优惠券”按钮创建更多的优惠券。但是,优惠券6和更高版本都有与优惠券5完全相同的随机代码;看起来Django实际上并没有要求服务器提供一个新的示例对象,而只是重复了它看到的最后一个示例对象。
这样做的代码是:
class Coupon(models.Model):
campaign = models.ForeignKey(Campaign)
c
我想用CUDA在GPU上实现一个算法。同时,我用C++编写了一个CPU版本来验证GPU版本的结果。但是,我在CPU和GPU中使用log()时遇到了麻烦。下面显示了一个非常简单的算法(用于CPU和GPU):
float U;
float R = U * log(U);
然而,当我比较CPU端的结果时,我发现有许多结果(1843161中的459883)有很小的差异(最大dif为0.5)。一些结果如下:
U -- R (CPU side) -- R (GPU side) -- R using Python (U * math.log(U))
86312.0 -- 980998.37
我正在尝试理解GPU的架构,并在不编译或运行的情况下估计一条算术语句的延迟。
我认为下面的代码将只使用一个线程/工作项,尽管我指定了local size = 32。这是正确的吗?
int k = 0;
for (; k < 32000; k++){
A = C * (B + D);
}
如果我使用双精度单元( DPU )运行程序,并且NVIDIA Tesla GPU上的每个SM有1个DPU,那么翘曲的大小是多少?它仍然是32个线程(1个线程使用DPU,加上31个线程使用SP)吗?
还有一个问题:根据这个,在真正的图形处理器上没有线程。线程对于程序员来说是一个虚拟的概念吗?
CPU: i7-9750 @2.6GHz (带有16G DDR4 Ram);GPU: Nvidia Geforce GTX 1600 TI (6G);OS: Windows 10-64位
我试着看看GPU和CPU相比做基本矩阵操作的速度有多快,我基本上遵循了这个。下面是我的超级简单代码
import numpy as np
import cupy as cp
import time
### Numpy and CPU
s = time.time()
A = np.random.random([10000,10000]); B = np.random.random([10000,10000])
请描述您的问题
标题:2017腾讯云11.11大促 给你实实在在的优惠
地址:https://cloud.tencent.com/act/double11/expand
浏览器信息
Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_5) AppleWebKit/603.2.4 (KHTML, like Gecko) Version/10.1.1 Safari/603.2.4
假设我想证明1d12 (十二边模)服从矩形分布,2d6服从正态分布。
快速和肮脏的方法是统计大约1000个随机生成的数字,将它们放在一个数组中,然后从那里计算平均值和期望值。
但是,如果我想通过使用运行的总计而不是1000个成员数组来节省内存呢?
我可以这样做吗?
for (i =0; i < 1000; i++){
x = Math.Random(1,6);
runningTotal += x;
}
mean = runningTotal / 1000;
在前面的问题之后,现在我有了另一个问题。我有相同的代码。现在,我尝试将数组A* vc中包含的值相乘并存储在res中。然后将A设置为零,我与res和vc进行第二次乘法,并将值存储在A中(A和Q是方阵,mc和vc是N行两列矩阵或数组)。下面是我的代码:
int jacobi_gpu(double A[], double Q[],
double tol, long int dim){
int nrot, p, q, k, tid;
double c, s;
double *mc, *vc, *res;
int i,kc;
double vc1, v
标题:2017腾讯云11.11大促 给你实实在在的优惠
地址:https://cloud.tencent.com/act/double11
浏览器信息
Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_11_6) AppleWebKit/604.3.5 (KHTML, like Gecko) Version/11.0.1 Safari/604.3.5