cufft

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私はC＃言語を使用してGPUでプログラミングするためにAlea GPUを使用しています。 Visual Studio 2017プロジェクトにAlea 3.0.4をインストールしましたが、cuFFTライブラリが見つかりません。 NVIDIAのウェブサイトでは、cuFFTはCUDA Toolkitの一部ですので、CUDAライブラリを追加ダウンロードする必要はありません。私はいくつかの追加バインディング

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カフス設定周波数？

私はハイドロホンから受信したデータを処理するためにCUDAのカフを使用しています（250ヘルツ、ハイとローのチャンネルで毎秒50万の整数）。今CUFFTがどのように動作するかの基本的な例がここにあるよう... void runTest(int argc, char** argv) { printf("[1DCUFFT] is starting...\n"); cufftCom

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pyculibを使用した3D FFTの結果が間違っています

私はpyculibを使用して、Anaconda 3.5のマトリックスで3D FFTを実行します。私はちょうどウェブサイトに掲載されたthe example codeをたどった。しかし、私は何か興味深いものを見つけ出し、理由を理解していません。 pyculibを使用して行列に3D FFTを実行するのは、numpy.arangeを使用して行列を作成した場合のみです。ここでコードです： from py

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cuda-memcheck racecheckがcufftでエラーを報告するのはなぜですか？

レースチェックツールが自分のアプリケーションでメモリレースを報告しました。私はそれをCUFFT exec関数に分離しました。何か間違っていますか？そうでない場合、どのようにしてレースチェックでこれを無視することができますか？ここではcuda-memcheck --tool racecheckで実行した場合は、あなたは何も悪いことをしていない ========= Race reported be

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このlibcufft_staticの例で、 `` __cudaRegisterLinkedBinary_60 _.... `"のエラーが未定義になっているのはなぜですか？

私はnvidia-cuda-toolkitパッケージ経由でインストールされたCUDA 7.5 SDKを使用してUbuntu 16.04を使用しています。 cuFFTのコールバック機能を使って簡単なテストプログラムをコンパイルしようとしています。この例のソースコードはavailable at GitHubです。 Following the instructions for compiling wit

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cudaコードがリロケータブルデバイスコードでコンパイルされているかどうかを確認する方法はありますか？

CUFFT callbacksを使用するには、コードを再配置可能なrelocatable device codeでコンパイルする必要があります。この条件が満たされないと、悪いことが起こります。サイレントエラー、間違った答えなど私の現在のビルドは機能していますが、私はこのコードを将来のプロジェクトの誤ったコンパイルに対してより堅牢にしたいと考えています。コンパイル単位内でこれを検出する方法はあ

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についてカフR2CとC2R

私は研究をするためにカフを使用しましたが、使用するには問題があります。鉱山のステップは、以下の下にある：はR2C を用いて前方画像上でFFTを行う複雑な結果とカーネル係数を乗算 C2R を使用して、乗算結果に対して逆FFTを行いますしかし、複雑な結果を使ってカーネルを掛け合わせると、重大な問題が起こりました。カフの複雑な結果はfftwの結果と等しくなく、結果にはゼロがたくさんあります。私はR2

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方法：CUDA IFFT

Matlabでは、複素数の1次元配列を入力すると、同じサイズと同じ次元の実数の配列を出力します。これをCUDA Cで繰り返してみましたが、出力が異なります。助けてもらえますか？ [4.6500 + 0.0000i 0.5964 - 1.4325i 0.4905 - 0.5637i 0.4286 - 0.2976i 0.4345 - 0.1512i 0.4500 + 0.0000i 0.4345

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カフス画像処理

画像処理アプリケーションを継承しました。ここで物事を考えようとしています。私には3つの質問があります。 1）F2C、C2C、C2Fの順番は正しいですか？ 2）C2Cを一方向に1回実行する必要がありますか？ 3）どちらの方向を使うべきですか（前進か後ろ向き）？背景：入力と出力は2D画像です。まず、R2CはカフF2C（棚からの剪刀）を使用して行われます。次にC2Cが行われます。これは元の開発者

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fft/ifft呼び出し間のgpuメモリ内のアレイを保持するためのAnacondaパッケージ

ipython 3.6.1とそのアクセラレーションパッケージでanacondaスイートを使用しています。この2つの関数fftとifftには、cufftサブパッケージがあります。これらは、私が理解する限り、システムRAMとシステムとgpuメモリ間のすべてのgpuメモリと転送が自動的に処理され、関数が終了するとgpuメモリが解放され、numpyアレイに出力されてnumpy配列に出力されます。これは非常