nvidia

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    私が必要とするのは、c++プログラムで検索されたNvidiaドライバの2つのバージョン(368.39など)です。 Windows 7 64bを使用する。 Hereは、NvidiaのNVMLライブラリを使用して64ビットアプリケーションでこれを行う方法です。 ただし、Nvidiaドライバと一緒に配布されるnvml.dllは64ビットのみです。このライブラリを32ビットプログラムに動的にロードする方法

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    テンソルフローの場合、ResNet-101を実行するのに十分なGTX 1070(8GB RAM)ですか? ResNetの論文によると、ResNetはVGG-16よりも「シンプル」です。現在の4GBのGPU(GTX 960)ではVGG-16がすでに正常に動作しているため、8GB 1070 GPUの方がResNetの問題はありません。 this benchmarkによれば

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    私はNVIDIA jetson TX1ボードを持っています。私はそれにcaffeをインストールしたい。 Caffeの前提条件に基づいて、私はhttps://developer.nvidia.com/cuda-downloadsからCUDAツールキットをインストールしました。後で、このボードには独自のインストール記述があることがわかりました。それは10GBのスペースを必要とし、私はCaffeの前提条

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    CUDAで定義されているのはかなりわかりました。しかし、多分私は間違っています。 OpenCLに関してのワープとは何ですか? これは作業グループと同じではありませんか? 関連するフィードバックは高く評価されます。ありがとう!

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    マルチGPUノードでNVIDIA MPSサービスを使用してMPIコードを実行すると問題が発生します。 私が使用しているシステムには、2つのK80 GPU(合計4つのGPU)があります。 は基本的に、私が最初にexclusive_processにGPUモードを設定します。 nvidia_smi -c 3 それから私は、MPSサービスを開始: nvidia-cuda-mps-control -d

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    マルチGPUコンピュータでは、CUDAジョブを実行するGPUをどのように指定するのですか? 例として、CUDAをインストールするとき、NVIDIA_CUDA-<#.#>_Samplesをインストールして、nbodyシミュレーションのいくつかのインスタンスを実行しましたが、すべて1つのGPU 0で実行されました。 GPU 1は完全にアイドル状態でした(watch -n 1 nvidia-dmiを使用

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    このオンラインブックの一部、http://learnopengl.com/book/offline%20learnopengl.pdfを読んだあと、新しいバージョンのOpenGLがどのくらい正確に作成されたかについて、いくつかの質問が私の頭の中でポップアップし始めました。このオンライン読書によると、グラフィックスカードメーカーはOpenGLの新しいバージョンを作成する責任があります。だから、Nvi

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    GTX 1080でCuda 8を使用してコードを実行する際に、矛盾した動作が発生しています。 GTX 1080(Ubuntu 16.04、Cuda 8)でこのコードを実行しようとすると、 __global__ void setValue(int *ptr, int index, int val) { ptr[index] = val; } void foo(int size)

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    に私はAMDののRadeon 5450でプログラミングされたが、のNVIDIA GeForce GT 710に変更し、自分のコードがうまく働いていたが、今では、上のエラー-1を与えない: clGetDeviceIDs(platform, CL_DEVICE_TYPE_GPU, 1, &device, NULL); 「デバイスが見つかりません」という意味で、OpenCLはNvidiaカードで動作