gpu-programming

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在GPU上編程時有沒有什麼好的方法來調試內核函數？我使用的方式是使用printf(...)或將結果複製回CPU，然後再查看它們。我覺得調試太費時了。我很感謝您的建議。謝謝。

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如何將common/inc文件夾添加到Visual Studio的CUDA項目中？

我想開發使用CUDA的GPU計算算法。我正在使用Visual Studio 2010 Ultimate版本。在我安裝了所有帶有示例的計算工具和SDK之後，我可以在項目類型「NVIDIA-> CUDA-> CUDA 4.0 Runtime」中看到啓動CUDA項目的選擇。問題是，我不能包括位於ProgramData/NVIDIA公司/英偉達GPU計算SDK 4.0/Common/inc的源文件來處理

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如何使用Visual Studio構建CUDA 4.0示例？

我正在使用Visual Studio 2010，並且希望在C：\ ProgramData \ NVIDIA Corporation \ NVIDIA 4.0 GPU Computing Toolkit \ C \ src下創建示例。我對包含文件有很多問題，但部分解決方法是使用Visual Studio在C：\ ProgramData \ NVIDIA Corporation \ NVIDIA G

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內核代碼不適用於NVIDIA GPU，但在CPU模式下工作

最近我試圖運行一個程序，該程序在運行Windows 7的AMD Radeon 5670 GPU上正確編譯和執行。現在，當我想運行在NVIDIA GPU Tesla 2500上，它無法正常工作。但是，當我將設備更改爲CPU時（uisng clGetDeviceIds（）參數CL_DEVICE_TYPE_GPU）），相同的內核代碼會提供輸出。這裏我使用的是Ubuntu 10.10。我試着運行NVID

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有沒有辦法在CUDA中初始化block_size？

我使用的碼等 #define BLOCK_SIZE 32 以確定核函數塊大小。有什麼方法可以在程序運行時檢測內核函數的合理塊大小嗎？

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使用GPU的不同圖像塊大小

我希望對不同的圖像應用濾波運動一定數量的迭代，每個圖像將被劃分成不同的塊大小。例如，如果圖像大小爲1024x870，如何將該圖像劃分成使用MATLAB不同塊大小8x8，16x16，64x64等？

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使用OpenGL程序時，我會使用GPU的強大功能嗎？

我有一個漂亮的老ATI HD 3400顯卡，它不支持OpenCL，所以我想知道我是否可以實際使用由ATI催化劑驅動程序提供的OpenGL庫？如果我的算法運行在glutDisplayFunc (displayFunc)，那就是displayFun()，它實際上是在耗費CPU功率還是GPU功耗？

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重複enqueueNDRangeKernel的通話OpenCL中

時enqueueNDRangeKernel被一再呼籲應該叫什麼其他的OpenCL功能？我一直沒能找到一個教程，顯示以這種方式使用enqueueNDRangeKernel和我的編碼嘗試不幸導致未處理的異常錯誤。以前也有類似的問題，但答覆似乎並不適用於我的情況。我現在有一個循環，我稱之爲的OpenCL功能，按以下順序： setArg enqueueNDRangeKernel enqueueMapB

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CUDA Nvidia NSight調試：「CUDA網格啓動失敗」

當我嘗試調試任意CUDA應用程序時，例如來自Nvidia的GPU計算SDK 4.0的矩陣乘法或convolutionSeparable樣品，我總是得到相同的輸出： Parallel Nsight Debug CUDA grid launch failed: CUcontext: 2059192 CUmodule: 348912936 Function: _Z9matrixMulILi32EEvP

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有沒有可以在GPU上運行的神經網絡的Matlab工具箱？

我嘗試過GPUmat，但mathworks的神經網絡工具箱不支持它。否則，我必須自己改變nn-toolbox。但對我來說太難了。對我有何建議？