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2
回答
默认固定内存与零拷贝内存
在CUDA中,与
主机
上通过malloc分配的默认内存相比,我们可以使用固定内存更有效地将数据从
主机
复制到
GPU
。但是,有两种类型的固定内存:默认固定内存和零拷贝固定内存。默认的固定内存将数据从
主机
复制到
GPU
的速度是正常传输速度的两倍,因此绝对有一个
优势
(只要我们有足够的
主机
内存来锁定页面)。在不同版本的固定内存中,即零拷贝内存中,我们不需要将数据从
主机
完全复制到
GPU
的DRAM。内核直接从
主机
内存读取数据。 我的问
浏览 7
提问于2011-03-06
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1
回答
CUDA共享内存中的扁平与多维数组
与库达共享内存中的多维数组相比,使用扁平数组有什么性能
优势
吗? 我知道,当涉及到
主机
内存空间时,扁平数组比多维数组提供了某些
优势
,但我不确定这是否适用于
gpu
共享内存中的数组。
浏览 2
提问于2015-07-20
得票数 0
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1
回答
服务器架构和
云
数据库应用使用问题?
、
云
数据库的应用场景问题。查了半天资料没搞本地数据库和
云
数据库的
优势
。哪位大神可以解答一下这个架构? 网站的话是一个 日P
浏览 276
提问于2018-09-10
1
回答
启动android模拟器时出错: FB::flushWindowSurfaceColorBuffer:找不到窗口句柄0x4
、
我刚刚开始使用android。因此,当我尝试启动AVD (详细信息如下)时,它不会启动,只是有一段时间是黑屏,直到我厌倦它并关闭它。我已经安装了intelhaxm,并禁用了hyper-v。[2014-07-28 20:02:52 - app2] ------------------------------[2014-07-28 20:02:52 - app2] adb is running normally. [2014-07-28 20:02:52 - app2] Per
浏览 89
提问于2014-07-29
得票数 20
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1
回答
Cuda内存分配
、
、
、
为此,我使用
GPU
。使用jetson,我们可以避免
主机
/设备和设备/
主机
之间的数据传输,因为TX2是在
GPU
和CPU之间共享内存的。此方法有效,但它太长了: img[i] = buffer[i] ; 我失去了
GPU
使用naive for循环的
优势
...如果我只是使用这个方法
浏览 1
提问于2020-03-31
得票数 0
8
回答
腾讯
云
服务器可以玩游戏吗?
比如lol,穿越火线,火线精英等
浏览 12369
提问于2018-04-22
1
回答
腾讯
云
GPU
服务器不能联外网吗?
浏览 1222
提问于2019-05-24
2
回答
西部数码
云
主机
和腾讯
云
各有什么
优势
?
、
、
、
、
是买本地品牌西部数码,还是推荐大品牌腾讯
云
呢? 朋友推荐了个代理:www.dayuyun.com/qcloud对比了下。首年价格差不多,但是续费腾讯
云
有点贵,我该怎么选择呢?
浏览 812
提问于2019-02-15
8
回答
腾讯
云
的建站
主机
是不是垃圾产品? 垃圾服务!?
浏览 1163
提问于2018-05-26
3
回答
腾讯
GPU
云
服务器为什么不能安装安卓模拟器?如何解决?
、
、
如题,我买了一个腾讯的
GPU
服务器,想安装个安卓模拟器,但是安装的时候提示显卡驱动版本过低,无法安装,这个问题该怎么解决呢?非常感谢!!
浏览 3624
提问于2019-09-21
1
回答
具有对thrust::minmax_element返回类型的CUDA device_ptr结果的内存管理
、
、
、
我在dPointsWS中的设备内存中有一个点
云
,其中的内存布局首先是x-,然后是所有的y-,最后是所有的z坐标。我用推力来计算这个点
云
的紧轴对齐包围盒(AABB)。thrust::device_ptr<Real>, thrust::device_ptr<Real>> thrustAABB[3]; // do parrallel min_max reduction on
GPU
我已经很清楚地下载了结果到
主机
内存在最后,但我想避免这种情况。我找到了以下文章:。由于约简函数返回
浏览 0
提问于2014-12-16
得票数 0
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1
回答
如何改进氪星以对抗
GPU
的开采
、
我知道氪星的设计是为了减少
GPU
/ASIC的
优势
。 我们现在有莱特奥作为这方面的一个现实世界的例子。然而,它的效果并不完美。大多数硬币都是由
GPU
开采的,尽管
优势
可能比SHA-256的
优势
要小。
浏览 0
提问于2013-04-17
得票数 8
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5
回答
CUDA零拷贝内存注意事项
、
我正在尝试运行一个内核,其中我的输入数据超过了
GPU
上可用的数量。"h_p")populate 分配固定
主机
内存(我们称它为带有输入数据的get设备指针,在
GPU
上为h_p 运行内核,使用该设备指针来修改数组的内容如果这是正确的,那么我可以看到内核的
浏览 5
提问于2011-02-15
得票数 8
1
回答
openshift裸金属对vm的生产
、
、
、
、
在裸金属或虚拟机上运行okd 3/okd是否有意义?
浏览 0
提问于2019-07-17
得票数 0
1
回答
关于
gpu
云
的一点疑惑?
这个
gpu
云
是类似于英伟达now那种云端显卡嘛?比如个人用户买这个
gpu
云
打大型单机,可以用这个
gpu
云
嘛?
浏览 145
提问于2018-01-15
2
回答
类似于Amazon Web Services集群
GPU
实例的私有
云
GPU
虚拟化
、
、
、
、
我正在寻找支持动态基于
云
的NVIDIA
GPU
虚拟化的选项,类似于亚马逊网络服务为分配
GPU
的方式。南加州大学似乎正在开发来支持这一点,但它还没有准备好。这正是我正在寻找的,如果它在OpenStack中具有完整的功能。似乎只支持将
GPU
分配给,这是严格意义上的远程桌面
GPU
虚拟化。如果我错了,VGX确实从虚拟机/实例启用了服务器端CUDA计算,请让我
浏览 6
提问于2013-01-25
得票数 15
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1
回答
CUDA浮点精度与CPU实现不匹配
、
上使用CUDA 5.5 compute 3.5,并想计算以下公式: Y=a*a*b/ 64 +c*c 假设我有以下参数: a = 5876c = 664 我通过
GPU
当我将它们插入到我的计算器中时,
GPU
的答案更接近于确切的答案,我怀疑这与浮点精度有关。我现在的问题是,如何让CUDA解决方案与CPU版本的精度/舍入相匹配?
浏览 90
提问于2020-11-09
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7
回答
按需应变能力是
云
计算的唯一主要特征吗?传统的托管方式很难找到它吗?
、
我试图将
云
计算(在EC2上)与传统托管进行比较,以确定这些特性在
云
计算世界中是否具有独特的
优势
,而不是更传统的托管策略: 按需弹性据我所见,(1)监控在这两个领域都一样容易;(2)服务器虚拟化也存在于这两个领域,因为服务器场允许传统
主机
随意增加资源--当然,这同样适用于
云
;(3)在这两个领域,部署都可以同样自动化;(4)在高性能计算领域,理论上可能会有额外的提升,但我不太确定--无论是
云
还是
云
,都必须为
浏览 4
提问于2009-06-15
得票数 2
1
回答
利用附加信息破解WPA密码的可能性
、
我知道这取决于所使用的硬件类型,但一般来说,这些信息能给您带来多大的
优势
?
浏览 0
提问于2017-01-26
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何使用xgboost.dask和
gpu
以分布式和批处理的方式建模一个非常大的数据集?
、
、
、
、
我想使用分布在许多节点上的多个
GPU
来使用3 在中的一个非常大的数据集上训练一个模型。数据集大小超过VRAM和RAM大小时,持久化到达克,但舒适适合在磁盘上。但是, (至少在默认情况下)。', 'verbosity': 2, evals=watchl
浏览 1
提问于2020-07-02
得票数 2
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