nvcc

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私はSFML（www.sfml-dev.org）をUbuntu 16.04で動作するEclipseで実行しようとしています。私のC++コンパイラはnvccです。これはcudaプロジェクトです。私は含まれており、次のようにライブラリが設定：プロジェクトはうまく構築し、私はそれを実行すると、私はエラーメッセージが表示されます： error while loading shared libraries

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Bazel cuda_add_executable相当ですか？

私はcmakeの代わりにBazelを使ってプロジェクトを構築しました。 cmakeの "cuda_add_executable"や "cuda_add_library"に相当するものはありますか？ cc_libraryは ".cu"拡張子を許可していないため、これらのファイルの名前を変更する必要があり、テンソルフローレポを見れば、nvccがどのように有効になっているかは完全にわかりません。

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typedefed構造体がNVCCでコンパイルできないのはなぜですか？

typedef struct { long long int mem_0; } Tuple1; typedef struct { int tag; union { struct Tuple1 Union0Case0; } data; } Union0; C:/Users/Marko/Documents/Visual Studio 20

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別のCUDA関数でGPUメモリをどのように割り当てるのですか？

私はCUDAを使い始めましたが、私は修正するだけの簡単なことをしていることを確信していますが、答えを見つけるために正確に何を探すべきかも分かりません。私は周りを見回してみたが役に立たなかった。私はコードでいくつかの関数を使用して行列演算を行いたいので、メモリを何回も割り当てるコードを書くのではなく、私のために関数を使いたいと思います。私の問題は、メモリ位置が私のMatrixInitCUDA関数を

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コードのホスト部分からGPUの現在の計算機能を取得するにはどうすればよいですか？

私は__CUDA_ARCH__を使用しようとしましたが、これはコードのデバイス部分でしか動作しないと読んでいます。その後、私はgithubのこのコードに遭遇しました：link これを実現する方法はありますか？ GPUがcudaMallocManagedが行わでしょうかcudaMallocs & & cudaMemcpysが代わりに場所を取ることになる場合にはユニファイドメモリをサポートしている場

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-gencodeを使用するとコンパイルされたバイナリが小さくなるのはなぜですか？

-gencodeを使用するとコンパイルされたバイナリが小さくなるのはなぜですか？私のGPUの機能は3.0です。 NVCCオプション： -gencode=arch=compute_30,code=sm_30 1780520バイト：オプション-gencodeなし 1719080バイトは、小さくなる -gencode=arch=compute_30,code=sm_30 -gencode=arch=

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CUDA 9.0（2017）ホストとして - 非互換性が

なぜVS2015でこのコマンドライン作業し発行します。基本的には同じコマンドラインは、VS2017に失敗した場合 "C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v9.0/bin/nvcc.exe" -M -D__CUDACC__ D:/gPMCbct/RTK/code/rtkCudaCropImageFilter.cu -o D:/gPMC

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現在のマシンでsmバージョンのgpuを取得するコマンド

特定のマシンにsmバージョンのgpuを取得するコマンドはありますか？私のユースケースは次のとおりです。複数のマシンで同じcudaカーネルをビルドして実行します。特定のシステム上のGPUのSMバージョンを検出し、NVCCするarguementとしてそれを渡すことができますコマンドがあるのであれば、私は思っていた： $ nvcc -arch=`gpuarch -device 0` mykernel.c

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nvcc fatal：値 'sm_20'がオプション 'gpu-architecture'のために定義されていません

私は多くのページを見ていて、不明確であるか、。私が実行しようとしています： luarocks install https://raw.githubusercontent.com/qassemoquab/stnbhwd/master/stnbhwd-scm-1.rockspec を私はGPUアクセラレーションを使用して、いくつかの画像の上にDenseCapを実行することができるように。私はそれを

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CUDA 8.0：名前空間

にテンプレート友達とコンパイルエラー私は、次のコードは、++ /打ち鳴らす++グラムでコンパイルされることに気づいた - 3.8ではなくNVCCで： #include <tuple> // not used, just to make sure that we have c++11 #include <stdio.h> namespace a { template<class T> cl