tesla

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    私の大学では、Tesla GPUを持つクラスタがあります。しかし、リソースは複数の部門で共有されており、スーパーコンピューティング部門では、ユーザーがクラスター内で実行する必要のあるプログラムのモジュール/コードオブジェクトを一意に提供する必要があります。このような状況で、私はこれに関するいくつかの情報を探しました。スーパーコンピュータにはキューシステムがあります(通常はスーパーコンピュータで共有

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    mainSift.cppをNvidia Tesla M2090でCudaSiftから実行しようとしています。まず、thisの質問で説明したように、私はsm_35からに変更しなければなりませんでした。 Unfortunatleyは今、このエラーが返されます。 checkMsg() CUDA error: LaplaceMulti() execution failed in file </ghome

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    新しいVoltaアーキテクチャと利点を備えた3dconv/deconvレイヤーを使用するニューラルネット(ジェネレータとして機能するオートエンコーダー+ CNNをディスクリミネータとして使用)をテストしたいと考えました混合 - 精密訓練から得たものである。 CUDA 9とCudNN 7.0でTensorflow 1.4の最新のソースコードをコンパイルし、自分のconv/deconvレイヤーで使用さ

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    私の開発ワークステーションは、現在、NVIDIA Quadro K2200とK620を持っています。どちらもCUDAコンピューティング機能5.0を備えています。しかし、最終的な生産システムには、CUDAコンピューティング機能3.7を備えたTesla K80があります。 コンピューティング機能3.7用のCUDAプログラムをQuadro GPUにインストールして開発することは可能ですか?その後大幅に変

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    私は有限差分計算を実行するCUDAコードを持っています。このコードはTesla M2090プロセッサでエラーなく正常に動作します。 Tesla T10プロセッサで同じコードを使用すると、多くのエラーが発生します。私は私の結果に多くのゼロを得ています。 誰もが(テスラT10に基づく)

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    私は、インターネット上で2シリーズのカードの違いについて知ることができる情報を読んだことがありますが、何とか広告であると感じるのを助けることはできません。最も強力なGeForceのコストは約700ドルですが、テスラの開始価格は2500ドル前後ですが、それはかなり違います。 最大の利点の間に挙げられているECCメモリは興味深いものですが、私はそれがその違いを説明しているのではないかと疑います。 2番

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    cuDNNためofficial websiteは、次のことを述べたように: cuDNNはパスカル、 ケプラー、マクスウェル、TegraはK1またはTegraはX1 GPUを搭載したWindows、Linux、およびMacOSのシステムでサポートされています。 だからテスラM60はここでは言及されていませんが、計算能力は5以上で3です。それで、cuDNNはTesla M60をサポートしているのですか

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    私は、アルゴリズムのシリアルバージョンとパラレルバージョン(NSGA-IIアルゴリズムは正確にはdownload link here)を比較しなければならない比較研究に取り組んでいます。 NSGA-IIはヒューリスティックな最適化手法であり、したがって生成された初期ランダムな母集団に依存する。 CPUとGPUを使用して生成された最初の母集団が異なる場合、私は公平なスピードアップ研究を行うことができ

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    私は、LINUXボックスに座っているNvidia Tesla K80を持っています。私は内部的にTesla K80に2つのGPUがあることを知っています。そのマシンでOpenCLプログラムを実行し、すべてのデバイスをループすると、4つのデバイス(4つのTesla K80)が表示されます。なぜこれが起こっているのか知っていますか?ここ は、ホスト・コードである:ここ ret = clGetPlatf

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    私は、テスラベースのサーバ(テスラGPUを使用して)を、通常のサーバのようなWebサーバとして、apacheとmysqlをインストールすることで使用できるかどうかを知りたいだけですか? 可能であれば、CPUとほぼ同じ仕事をして、Tesla GPUの能力を効率的に使用するかどうかを知りたいですか? は、あなたの答えをありがとう:)