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GPUでTensorflowが検出されましたが、GPUは検出されませんでしたが、計算されません

Python 3.5のTensorflowをラップトップにインストールしました。これはNvidia Geforce Pascal GPUをホストするWindowsマシンです。また、CUDAをインストールしてcuDNNをダウンロードし、PATH変数に追加しました。私のテンソルフローコードはコンパイルされますが、GPUを監視すると、何も計算されず、代わりに私のCPUがすべての作業を実行しています。 2

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Caffeジョブ専用にNvidia GPUを設定し、xorgなどのIntel GPUを組み込むことは可能ですか？

私のラップトップには、2G VRAMを搭載したNVIDIA VCと埋め込みIntel VCがあり、NVIDIA VCは使用するために起動されます。問題はxorgとcompizeでVRAM（900 + MB）が多すぎるためです。頻繁にメモリが使い果たされているので、私は同時に2つのVCをアクティブにすることは可能ですが、Cafeジョブの場合はNvidia VC、X86、Compizなどの場合はインテ

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Nsight EclipseがJetson TX1上でsshdに接続できません

私はTERM1経由で遠隔操作できるようになりました。しかし、私は、リモートデバッグ用nsight日食を経由して接続することはできませんすることができ、私は、このリンクからいくつかの情報を発見した：https://devtalk.nvidia.com/default/topic/990118/nsight-eclipse-failed-to-connect-sshd-to-tx1-board/

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cuda 7.0：最大nvidiaドライバのバージョン

私は、その特定のバージョンのcudaに応じて、古いバージョンのnvidiaドライバ（346）とcuda（7.0）を使用する計算サーバにアクセスできます。ドライバをアップグレードして古いcudaを保つことは可能ですか？私は最小のドライババージョンを見つけることができましたが、最大バージョンは見つかりませんでした。

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UbuntuでNvidia Flexをコンパイルできません

Linux（Ubuntu 14.04）でFlexをコンパイルしようとしています。私はCUDA 7.5は、最新のNVIDIAドライバのいずれかでインストールされている /usr/bin/ld: ../../../external/SDL2-2.0.4/lib/x64//libSDL2.a(SDL_syssem.o): undefined reference to symbol '[email pro

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Open Asset Import Library（assimp）を使用したNvidia Optixを使用したレイトレース - 複数のメッシュのレンダリング

Open Asset Import Libraryの多様性（さまざまな3Dモデルファイルタイプの読み込み）とNVidia Optixレイトレースを組み合わせてレンダリングしようとしていますモデル。これまでのところ、私がレンダリングしているモデルが1つのメッシュで構成されているときは常に動作しています。複数のメッシュでファイルをレンダリングしようとすると、部分的な結果しか得られません。私は問題がど

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Pycharmエラー「プロセスが終了コード-1073740791（0xC0000409）で終了しました」

Pycharmでスクリプトテストが行われています.3分〜4分程度のスクリプトが正常に機能していますが、「Pythonが機能しなくなりました。 Pycharm出力セグメントでは、Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)と表示されます。これは私のコンピュータ/ Pycharmのバグですか？

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テスラグラフィックカードで表示

処理されたビデオをモニタに表示したい。 CUDAのビデオ処理では、Nvidia Teslaグレードのカードを手に入れようと考えていますが、ビデオ出力ポートはありません。 Tesla GPUカードにフレームバッファを作成し、それをシステムメモリに転送し、マザーボードのグラフィックスを介して表示する方法はありますか？ PS：CPUに何かを計算させたくないので、ほぼリアルタイムのパフォーマンスが得られま

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制限レジスタの使用：<a href="http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#ixzz4kk6SRKqY" rel="nofollow noreferrer">NVIDIA CUDA C Programming Guide</a>からmaxrregcount

対__launch_bounds__：レジスタの使用がmaxrregcountコンパイラオプションを使用して制御または起動境界で説明したように境界を起動することができます。私の理解から（と私が間違っているなら、私を修正）、-maxrregcount全体.cuファイルを使用することができ、レジスタの数を制限しながら、__launch_bounds__修飾子は、各__global__カーネル用m

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ネイティブディープラーニングバックエンド初期化することができません：私はすでに私のUbuntu 16.4およびCUDAとCUDNN上のNvidiaドライバをインストールし、そう</p> <p>をヌル

を。私はこれに関するすべての問題を修正しました。今は問題ありません。既にセットアップされており、インストールはうまくいっています。私はR.で私のコードをh2o.deepwater使用したい： dlmodel <- h2o.deepwater(x=predictors, y=response, training_frame=train, validatio