gpgpu

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2つの線分がGPUに優しい方法で交差しているかどうかをテストするアルゴリズムを探しています。線分は2次元です。これを行うためにWeb上で議論される多くのアルゴリズムがありますが、私が見たものはすべて、多くの分岐命令を使用しています。 CPU上では、このような問題はありません。しかし、GPUでは、多くの分岐命令がパフォーマンスを低下させます。誰もがこの環境に適したアルゴリズムを知っていますか？サン

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GPU-「証明」ハッシュ関数？

私は、ユーザーの吟味（ビットコインに似ています）とスパム/ ddosの規制のための特定のレベルの作業証明が必要なP2Pネットワークを設計することを考えています。 p2pの性質上、私が見てきた実現可能なPOWアーキテクチャは、ソリューション検証モデルだけです。他のモデル（チャレンジレスポンス）はシビルの攻撃を受けやすいので、私はそれらを考慮していません。ハッシュ逆転は優れた方法ですが、GPUハ

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行列乗算カーネルのgflopsを測定する方法は？

本のProgramming Massively Parallel Processorsでは、gflopsの数は、異なる行列乗算カーネルの効率を比較するために使用されます。自分のマシン上で自分のカーネルのためにこれをどのように計算するのですか？ NVIDIAフォーラムのどこかで、この「アルゴリズム」が見つかりましたが、どのように有効か、時間2がどこから来るのか分かりません。 NumOps = 2 *

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CudaのCImgライブラリ

私はVS2008のWin 7でCUDA Cのコードを作成しています。画像として表示されるfloatの行列を得ました.iは.binファイルとして保存し、別の場所に読み込みます.cppファイルに成功CIMGライブラリを使用して画像を形成し...私は、ファイルを.cuのようなコードを追加しようとすると、コンパイルに、以下のようにしかし、それは奇妙なエラーを与える... error: identifier

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ソートの迅速なハック：私はこの権利をしていますか？

私は別のソートアルゴリズムを探していましたが、実際にソートせずにこのソートの考えを得たときにGPUに移植する方法を考えようとしていました。これは私のカーネルがどのように見えるかです： __global__ void noSort(int *inarr, char *outarr, int size) { int idx = threadIdx.x + blockIdx.x * bloc

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Windows 7システムで異種マルチGPUを独立して処理して使用する方法はありますか？

デスクトップに2つのチップセット/世代AMD GPUを混在させることはできますか？ 6950と4870を使用し、opencl/gpgpu用に1つのgpu（4870）を専用にして、ビデオ出力からデバイスを削除するか、OSによるディスプレイの考慮を表示し、4870を本質的に深い眠りに置いたり、ストリームプロセッサが呼び出されますか？ 4870と比べて、6950はopencl計算では重量があります。それ

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NVIDIAのL2キャッシュFermi

NVIDIA Fermiアーキテクチャのパフォーマンスカウンタの名前（cudaのdocフォルダにあるCompute_profiler.txt）を見ると、L2キャッシュミスには2つのパフォーマンスカウンタl2_subp0_read_sector_misses l2_subp1_read_sector_misses。彼らはL2の2つのスライスのためだと彼らは言った。なぜL2のスライスが2つありますか

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1つの列で共有メモリ配列をパディングすると、カーネルの速度が40％向上するのはなぜですか？

なぜこの行列は、共有メモリ配列が1つの列で埋め込まれている場合にカーネルをより高速に転置しますか？カーネルはPyCuda/Examples/MatrixTransposeにあります。ソース import pycuda.gpuarray as gpuarray import pycuda.autoinit from pycuda.compiler import SourceModule i

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科学シミュレーションではどのようにGPUが使用されていますか？

GPUsはどのようにして科学的シミュレーションに使用されますか（天体物理学/宇宙論の場合は特に？）

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エラー：asmオペランドタイプsize（1）が、制約 'r'によって暗黙の型/サイズと一致しません。 Duane MerrillのGPU基数ソート

win-XP + VS2005でMerrillの基数ソートをコンパイルしようとするとエラーが発生します。エラー：asmオペランドタイプsize（1）が、制約 'r'によって暗黙の型/サイズと一致しません。それはこれが32に64ビットのホスト・プラットフォームのために特別に書き込むインラインアセンブリ命令を含むCUDAカーネル・コードをコンパイルすることを試みることによって引き起こされると思われ