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R gputools：gcc：error：認識できないコマンドラインオプション '-Wp'

gputoolsをRにインストールするとエラーが発生しましたが、Googleでは解決策が見つかりません。誰かが私をここに助けることができますか？私はinstall.packages("gputools") /usr/local/cuda/bin/nvcc -c -Xcompiler "-fpic -I/usr/local/include -O2 -g -pipe -Wall -Wp,-D_FOR

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分離可能なコンパイル後にホストコードをスタティックCUDAライブラリにリンクする方法は？

申し訳ありませんが、本当に問題を起こすCUDA 5.0の質問があります。どんな援助にも本当に感謝しています！ CUDA 5.0の分離可能なコンパイル機能を使用して、静的ライブラリ（* .a）を生成しました。これはnvccの実行時に他の* .cuファイルとうまくリンクしています。これは何度もやっています。私は今、* .cppファイルを取り出し、この静的ライブラリのホストコードとg ++やそれ以外の

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私が書いた__global__関数からcuFunctionを取得するにはどうすればよいですか？

私が書いたソースでCUDAの下位レベルのドライバAPIを使いたいとします。私はcuLaunchKernelについて知っていますが、私はあなたの__global__関数から、cuFunctionにそれを渡す方法についての正確な説明をドキュメントで見つけることができないようです。

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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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nvcc fatal：オプション 'gpu-architecture'に 'sm_61'の値が定義されていません

gpuで使用するpythonとtheanoを設定していました。 ubuntu 14.04、 GeForce GTX 1080 既にシステムにはのNVIDIAドライバ（367.27）とCUDAツールキット（7.5）がインストールされていますが、theano gpu実装でのテストでは、上記のエラーが発生します（例：gpuを有効にしてtheanoをインポートする）私は可能な解決策を探すことを試みたが

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g ++とnvccのオプション-O3とは何ですか？

私はnvccが新しく、g ++とnvccのオプション-O3を使ってコンパイルが行われたライブラリを見てきました。 CC=g++ CFLAGS=--std=c++11 -O3 NVCC=nvcc NVCCFLAGS=--std=c++11 -arch sm_20 -O3 -O3とは何ですか。

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Ipython NotebookでGPUを使用することはできますか？

OS：Ubuntuの14.04LTS 言語：Pythonのアナコンダ2.7（keras、theano） GPU：GTX980Ti CUDA：CUDA 7.5私は私のGPU（GTX980Ti）を使用してIPythonノートブックにkerasにPythonコードを実行したいですしかし、私はそれを見つけることができません。以下のコードをテストしたいと思います。私はUbuntuの端末への上でそれを実

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Nsight Eclipse Edition 7.5リンクライブラリにコンパイルコマンドを追加

cusparseライブラリをNsightのnvccコンパイラに-lcusparseを使用してリンクしたいと考えています。つまり、 nvcc test_sparse.cu -lcusparse -o test_CUSPARSEのようになります。これをNsight 7.5に正確に追加することができますが、私は古いバージョンの説明だけを見つけました。

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キューの仮想アーキテクチャと実際のアーキテクチャの違い

キューの仮想アーキテクチャと実際のアーキテクチャの違い、およびさまざまな構成がプログラムのパフォーマンスにどのように影響するかを理解しようとしています。 -gencode arch=compute_20,code=sm_20 -gencode arch=compute_20,code=sm_21 -gencode arch=compute_21,code=sm_21 ... 以下の説明は

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CUDA nvccコンパイラセットアップUbuntu 12.04

64ビットのUbuntu 12.04ボックスにcuda 5用のnvidiaドライバとツールキット（サンプルではありません）を正常にインストールしました。サンプルは、私が以前に走っていてもインストールに失敗した $ sudoのapt-getをインストールfreeglut3-devのビルド不可欠libx11-devのlibxmu-devのあるlibXi-devののlibgl1-メサGLXです：libg