gpu-programming

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gx = gpuArray(uint8(X)); gtm = gpuArray(uint8(tm)); gx = arrayfun(bitxor,gtm,gx); 錯誤： Error using ==> bitxor Not enough input arguments. Error in ==> Encryption at 57 gx = arrayfun(bitxor,gtm,

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有沒有將圖形映射到CUDA編程塊上的有效方法？

在並行計算中，通常是將原始問題分解爲子任務並將其映射到塊和線程上的第一步。對於具有常規數據結構的問題，這是很容易且有效的，例如，矩陣乘法，FFT等。但圖形理論問題，如最短路徑，圖的遍歷，樹搜索，有不規則的數據結構。至少在我看來，使用GPU分割問題到塊和線程似乎並不容易。我想知道是否有這種分區有效的解決方案？爲簡單起見，取單源最短路徑問題作爲一個例子。我被困在如何劃分圖形，使地方和凝聚。

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OpenCL - 如何在每個核心上產生一個單獨的數學過程

我是OpenCL的新手，我正在編寫一個RSA保理應用程序。理想情況下，應用程序應該可以在NV和AMD GPU目標上運行，但是我沒有找到一種簡單的方法來確定每個GPU上的內核/流處理器總數。是否有一種簡單的方法可以確定在任何硬件平臺上有多少個總內核/流處理器，然後在每個可用內核上產生一個保理線程？目標RSA模數將位於共享內存中，並且每個因數分解線程都使用對模數的Rho分解攻擊。此外，任何想法，如

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傳遞GPUArray到feval

我有以下內核 __global__ void func(float * arr, int N) { int rtid = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x; if(rtid < N) { float* row = (float*)((char*)arr + rtid*N*sizeof(float));

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尋找一個API來使用來自.NET的GPU的奇妙能力

我正在尋找一個很好的API來實現GPU上的算法。我寧願相關的東西簡單而靈活。我不是在尋找最核心的表現，而是爲了我可以玩的東西。此外，我真的喜歡的東西，對Nvidia和ATI顯卡的作品都... 很好的建議，根據經驗特別是可能與一個賞金獎勵。目前我們正在討論的算法是圖像處理，在非常大的矩陣即貼切簡單的操作... 我，我很想能夠只取PLINQ表達式的GPU，以及也有像System.Threading.

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CUDA | OpenCV | GPU模塊|如何訪問cv :: gpu :: GpuMat上的元素

我正在研究一個在CUDA平臺上實現人臉檢測算法的項目。當前我想訪問GpuMat實例上的元素。我試過以下常規方法。試圖從cv:Mat做出感應，GpuMat沒有<T>.at方法。我試過使用CV_MAT_ELEM，我收到一個錯誤。這是我在代碼FaceDetection.cu文件： int DetectFacesGPU(cv::gpu::GpuMat * sumMat ,cv::gpu::Gp

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GPU的共享內存如何在Matlab中使用？

有人可能會告訴一般GPU並行計算工具箱使用的GPU共享內存。例如，我可以明確地使用它來同步MP單元。順便說一句。我有一個GTX 580，它有1.5GB內存，每個MultiProcessor有32個內核（每個MP有16個內核）和64Kb共享（L1）內存。感謝

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如何設置Visual Studio 2005中的CUDA編程

我試圖建立我的Visual Studio環境與CUDA編程，但還是老樣子我米得到錯誤，cudaMemcpy是無法解決.. 如果你們PLZ幫助我設置環境。我使用C++編寫代碼。在此先感謝。

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哪裏可以找到cuda的cuda.rule文件4.1

我是CUDA的初學者，我試圖運行GPU Computing SDK中給出的示例，但它給了我以下錯誤。文件：C：\ NVIDIA公司\ NVIDIA GPU計算SDK 4.1 \ C \ SRC \ VectorAdd函數\ vectorAdd_vs2008.vcproj 行：22 列：4 錯誤消息：自定義生成規則文件「C：\ Program Files文件（x86）\ Microsoft Vi

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奇怪的錯誤：cudaErrorLaunchFailure

我有一個CUDA代碼，就像下面： cpyDataGPU --> CPU while(nsteps){ cudaKernel1<<<,>>> function1(); cudaKernel2<<<,>>> } cpyDataGPU --> CPU 而且功能1是這樣的： function1{ cudaKernel3<<<,>>>