nvrtc

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如何將標準CUDA庫包含在NVRTC代碼中？

具體而言，我的問題是我有CUDA代碼需要運行<curand_kernel.h>。 NVRTC默認不包含此功能。假設在創建程序上下文（即調用nvrtcCreateProgram）時，我必須發送文件名（curand_kernel.h）以及curand_kernel.h的源代碼？我覺得我不應該那樣做。 很難說;我還沒有從NVIDIA的例子中找到需要像這樣的標準CUDA文件作爲源代碼的人，所以我真的不明白

c cuda gpu gpu-programming nvrtc 2016-10-17

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WinR的NVRTC是不可用的嗎？

我運行Python27 x32或收到此錯誤： Could not load "nvrtc64_75.dll": %1 is not a valid Win32 application. 我也試圖與cuda8。 ，因爲我意識到，NVRTC docs列表64作爲一項要求： NVRTC requires the following system configuration: Operating Sy

cuda theano mingw-w64 theano-cuda nvrtc 2017-07-06

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如何正確地將參數作爲結構傳遞給NVRTC？

let prog = """//Kernel code: extern "C" { #pragma pack(1) typedef struct { int length; float *pointer; } global_array_float; __global__ void kernel_main(global_ar

struct f# cuda nvrtc 2016-11-04

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爲什麼整數除法和模數不NVRTC

優化掉了我編了內核NVRTC： __global__ void kernel_A(/* args */) { unsigned short idx = threadIdx.x; unsigned char warp_id = idx/32; unsigned char lane_id = idx % 32; /* ... */ } 我知道整數除法和模數

optimization cuda nvrtc 2017-06-01

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cuModuleGetFunction返回未找到

我想用nvrtc JIT編譯器來編譯CUDA內核來提高我的應用程序的性能（所以我有更多的指令提取但我保存了多個數組訪問）。 這些函數看起來像例如這樣，由我的函數發生器（不那麼重要）產生： extern "C" __device__ void GetSumOfBranches(double* branches, double* outSum) { double sum = (branch

c++ cuda nvrtc 2016-09-27

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