gpu-programming

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yuv10ビットのテクスチャをrgbaテクスチャに変換するために、私のOpenGLシェーダをメタルシェーダに変換しようとしています。はOpenGLと私はこのGLSLコード from this link 私は、変換をしたを使用していたが、結果は私が期待されるものではありません。私が代わりに texelFetch(tex, ivec2(sourceColumnIndexY, texcoordDen

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GPUでTensorflowを使用するとカーネルが中断され、エラーが発生する： "... TensorFlowバイナリはコンパイルされていない：AVX AVX2"

ここで実際のnoob - GPU上で動作するtensorflowを使用してCNNを構築しようとしているが、それはCPU上で動作し、コードは正常に動作します）。私は、GPU上でコードを実行すると device_name = "GPU:0" with tf.device(device_name): # Code here 事が始めるが、数秒後に、私は（これは単なる予告ではない - それ

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OpenCL、PyopenCL、なぜGTX970には13個の計算ユニットしかないのですか？並列処理量を調べる方法

OpenCLが私のNvidia Geforce GTX 970に最大13個の計算ユニットしか持たない理由を教えてもらえますか？また、実行単位（EU）に等しい最大計算単位はありますか？私のIris 6100ラップトップでは、device.max_compute_unitsは48です。グラフィックカードのEUと同じです。誰かがこの問題について何か光を当てることができますか？私は、ここで並列に実行でき

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ネストされたfor-loopsを持つ関数をCudafy.Netに変換する方法

私はすべての研究と読解の後、私はまだこれを行う方法について100％明確ではないので、私は尋ねなければならない私はgpuカード上で実行するために、次のようなものを取得しようとしていると私はCuda Cを生成するCudafy.Netを使用しています。私はこれを可能な限り速く走らせたいと思っています。私が機能を持っている場合（簡体字）のような次のように私は起動（）関数でこれを呼び出しています Tran

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シャッフルの速度が制限されています。 GPU（Tesla K40m）、MATLABのCPU並列計算

私は100個のランプを持っています。彼らは点滅している。私はそれらをある時間の間観察する。各ランプについて、平均、標準偏差および点滅間隔の自己相関を計算する。ここでは、観測データを再サンプリングし、すべてのパラメータ（平均、標準偏差、自己相関）がある範囲内にある順列を保つ必要があります。私が働いているコードは良いです。しかし、それは実験の各ラウンドに長い時間（週）かかる。私は12のコアと2つのT

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OpenMPを使用してGPUにチームを配布するには？

私はNvidia Geforce GT 740MをOpenMPとclang-3.8コンパイラを使った並列プログラミングに利用しようとしています。 CPUで並列処理すると、結果が得られます。しかし、GPUで処理すると、私の結果はほとんど乱数になります。したがって、私はスレッドチームを正しく配布していないと思っていましたし、データ競合があるかもしれません。私はfor-loopsを別々にやらなければな

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GPUでの共有メモリとL1キャッシュの違いは何ですか？

私は、キャッシュメモリと共有メモリの両方に対するレイテンシアクセスがCUDAで同じであることに気づきました。その事実を考えれば、彼らはどう違うのですか？どうやって違う方法で使うのですか？

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PyCUDA - ElementWiseが等価性チェックに失敗する

PyCUDAを使用してGPUで実行できる2つの配列の等価チェッカーを構築しようとしています。 PyCUDA GPU Arrays documentation pageに示されている例に従うと、私は自分の実装を書こうとしました。しかし、以下のコードは算術演算で期待通りに機能しますが、 "z[i] = x[i] + y[i]"、等価チェッカオペランド"z[i] = x[i] == y[i]"の誤った出

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Tensorflow：tf.bincountなしで重み付きヒストグラムを作成する方法はありますか？

私の意見では、numpy関数bincountは非常に便利で使いやすいので、私は自然にTensorFlowでアナログ関数を使用します。最近、私は残念ながらtf.bincountにGPUのサポートがないことを学びました（hereを読むことができます）。 TensorFlow と GPUを使用して効率的に効率的に重み付きヒストグラムを作成する方法はありますか？ sess = tf.Session()