nvidia

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私のcudaプログラムはVisual Studio 2013で完璧に動作しましたが、試してみるたびにタイムラインのダイアログが生成されてしまいました（私は少なくとも35分待っていました）？私は必要に応じて他のcudaプログラムで結果を得ることができましたが。

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NVIDIA GPUを使用してWindows上でOpenCLアプリケーションをプロファイリング

お手伝いできますか？私はWindows 7 x64でOpenCLアプリケーションを開発しています。ハードウェアはIntel Core i5、NVIDIA GTX 770です。OpenCLはアクセラレーションにNVIDIAを使用します。 Intel VTune Amplifier XE 2015を使用しようとすると、プロファイリングの終了時にアプリケーションがハングし、レポートが返されません。ドキ

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Ubuntu 16.04の画面はマウスの動きだけが完全にフリーズします

私はラップトップ（Click here for hardware specs.）をアップグレードして以来、私の画面は通常フリーズしています。ほとんどがクロムまたはFirefoxブラウザです。私はこれがNVIDIAドライバの問題だと確信していますが、解決策を見つけることができません。私はNvidia Quadro K2100Mを実行しています。現在、Nvidia 361.42を実行しています。私は

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OpenGLのクラッシュ時に（）

ロードVAO機能にglDrawArraysInstancedを使用しようと glGenVertexArrays(1, &VAO); glGenBuffers(1, &modelVertexVBO); glGenBuffers(1, &sphereTransformVBO); glBindVertexArray(VAO); glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER, mod

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TensorFlow - GPUトレーニングのみのアクセラレーション？

TensorFlowでGPUアクセラレーションを利用すると、モデルのトレーニングだけの速度が向上するか、データでモデルを使用している間に速度を向上させるのに役立ちます。ほとんどのガイドでは、トレーニング目的でGPUアクセラレーションを利用する方法についてのみ説明しています。 TensorFlow Modelsのいずれかでも動作しますか？シェルスクリプト経由で実行されるものでさえ？さらに、デフォ

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なぜ私のレギュラーとクワの画像の乗算にはごくわずかな違いがありますか？

イメージの私のレギュラーとクワの乗算にはごくわずかな違いがあります。普通の画像は少し軽いです。主な機能の一部： Mat im1 = imread("1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); int size = im1.rows * im1.cols; int i = 0; uint8_t * d_a; im1 = im1 * 3; //this made im

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modprobe：致命的：モジュールnvidia-uvmがディレクトリ/ lib/modules/

に見つかりません GPUサポートでコンパイルされたTensorflowをインストールしてテストしたところ、問題が発生しました。私はTensorflowプログラムを実行しようとしたときは、マシンを再起動した後、私は次のエラーメッセージが表示されました： ... ('Extracting', 'MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz') modprobe: FA

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OpenCLでのclEnqueueMapBufferの問題

私はOpenCLで再帰的なレイトレーシングを実装するプログラムを開発しています。カーネルを稼働させるためには、システムとインテグレーションされたIntelのものとNvidia GeForceグラフィックスカードがあります。最初のデバイスでプロジェクトを実行しても問題はありません。それは正しく実行され、アルゴリズムの結果は正常に表示されます。しかし、Nvidiaデバイスで実行しようとすると、同

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類似の行列上のcublasSetMatrixの実行時間が異なります

次のコードでは、サイズ200x200の3つのランダム行列に対して関数cublasSetMatrixを使用しています。 0.000131 - - 0.000141実際、毎回 0.121849：このコードの出力は次のようなもの clock_t t1,t2,t3,t4; int m =200,n = 200; float * bold1 = new float [m*n]; float *

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OpenCL：ローカルワークグループのサイズを事前に知っていますか？

私は分離可能なイメージダウンスケーラを最適化するために取り組んでいます。私の次のステップは、必要なすべてのテクセルをローカルメモリに読み込むことによって、同じテクセルの複数のサンプリング（最も近い）を減らすことです。ここで楽しいことが始まります... ダウンスケーラは汎用性が高いため、より小さなものをより小さなものにダウンスケールすることができます。また、画像のセクションを取り込んで目的の画像にダ