gpgpu

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    GPGPU(OpenCL、cuda、または既にコンパイルされたもの)の信頼できないコードについてはどうでしょうか?一般的なCPUで信頼できないコードを実行する方法はたくさんあります。 グラフィックスカード上のメモリは、このようなサードパーティの信頼できないコードを実行する前にクリアされると仮定すると、 は、セキュリティ上のリスクがあるのですか? どのようなリスクがありますか? これを防ぐ方法はあり

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    私はcudaを使用してGPUを作成するために準備している最適化とアルゴリズムに取り組んでいます。 I/O部分は、3つの異なるイメージから1行ずつ読み込みます。これは、画像の上でフィルタを実行するためのループの途中であった。私は、I/Oを独自のループに取り除いて生成された値をあらかじめロードし、その値をイメージを保持する配列にダンプし、計算に使用することにしました。 私のアプリケーションはバッファが

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    これは予期された動作だと思いましたか? から:http://classic.chem.msu.su/cgi-bin/ceilidh.exe/gran/gamess/forum/?C35e9ea936bHW-7675-1380-00.htm 言い換え要約:「我々はcudaHostAlloc/cuMemHostAlloc CUDA APIコールが初期化されていない固定メモリを返すことが判明し、Linu

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    フェルミGPUはL1またはL2キャッシュへのプリフェッチをサポートしていることを理解します。しかし、CUDAリファレンスマニュアルでは、私はそれについて何かを見つけることができません。 Dues CUDAを使用すると、カーネルコードは特定のデータを特定のレベルのキャッシュにプリフェッチできますか?

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    私はいくつかのマシンでCPUとGPUの集中的なプロセスを起動したいと思いますが、これらのプロセスはユーザーの作業を妨げてはいけません。ですから私は自分のプロセスでGPUの使用を制限するか、少なくとも検出する必要があります。これらのプロセスはクローズソースなので、内部からGPUの使用を見ることはできません。

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    2次元行列の値の平均を取る単純なカーネルと思ったことをどうやって作ろうとしているのですが、私は思考過程を真っ直ぐにするいくつかの問題を抱えています。 私のdeviceQuery出力によると、私のGPUは16MP、32cores/mp、最大ブロックは1024x1024x64で、最大スレッド/ブロック= 1024があります。 私はいくつかの大きな画像を処理しています。多分5000px x 3500px

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    最初にGPGPUを試してみたい。 OpenCL、CUDA、FireStream、Close to Metal、DirectComputeの5つの選択肢から選ぶことができました。私はRadeon 3870HDを使用していますので、CUDAが出て、クロスプラットフォームのDirectComputeを使いたい、Close to MetalをFireStream(AMDのCUDAに相当)に進化させ、FSは

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    具体的には、シェーディングレンゲージGLSLで作業する必要があります。私はすでにNDK、SDKなどをインストールしていて、OKを実行しています.NEXKを使ってOpenGLES 2のサンプルを実行しましたが、正常に動作します。問題は、undestandをしないという多くの指示があることです。だから私はステップバイステップで教えてくれるチュートリアルや本が必要です

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    3.2バージョンのCUDAドキュメントの付録Dでは、CUDAデバイスコードのC++サポートを参照しています。 CUDAは「コンピューティング機能2.xのクラス」をサポートしていることは明らかです。しかし、私は計算能力1.1と1.3のデバイスで作業しています。この機能を使うことができます! 例えば、このコードは動作します: // class definition voluntary simplifi

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    int4/int2のようなCUDAのベクトル型のビット単位の演算はありますか?私はcutil_math.hにAUX機能の多くを参照してください、ない任意のビット(右/左シフト)演算ので、私は int4 x; x <<= 100; はありがとうございことができます。