NVidia Tesla 2050 GPU 카드가있는 새로운 Dell Precision 워크 스테이션을 설치하려고합니다. 나는 R 패키지의 gputools를 설치하고 싶다. 내 OS는 KDE 4.4가 설치된 openSUSE 11.3입니다. NVidia의 CUDA Toolkit 3.2를 다운로드하여/usr/local/cuda에 설치 했으므로 최신 버전의 CULA
방금 Cula를 다운로드했고 선형 방정식의 시스템을 해결하기 위해 구현 된 함수를 사용하고자합니다. 예제 디렉토리를 살펴 보았지만 코드 아래에서 보았지만 A * X = B의 X 솔루션을 얻고 싶을 때 매우 혼란 스럽습니다. 대답은, "B"있는 코드 아무것도이 줄을 status = culaSgesv(N, NRHS, A, N, IPIV, X, N);
발
Ax = B를 풀기 위해 culaSgels 함수를 사용하려고합니다. 나는 cula 패키지의 systemSolve 예제를 수정했습니다. I 시스템을 해결하되 culaSgels('N',N,N, NRHS, A, N, A, N); 사용하고 void culaFloatExample()
{
int N=2;
int NRHS = 2;
int i
culadgesvd() 함수를 사용하여 행렬에 대한 SVD를 계산하고 싶습니다. 실제로 C/C++에서 문서의 정보를 사용하는 방법은 분명하지 않습니다. 누구든지 함수를 사용하는 방법을 보여주기 위해 완전한 작은 C 프로그램, 템플릿을 제공 할 수 있습니까? 그냥 두 줄 (culaInitialize() 및 culaShutdown()과 같은 것들)을 사용하면이
CULA의 multiGPU 예제를 실행하려고하는데 다음과 같은 오류가 발생합니다. 누군가가 예제를 시도해보고 그것을 관리하도록 했습니까? 보드에 2 개의 GPU가 있습니다. [XXXX @ XXXXXXXXXX multiGPU] $ ./multiGPU 발견 2 장치는, 2 개 스레드 스레드 0 시작할 것이다 - 개시 스레드 0 - 장치 바인딩 0 스레드 1 -
CULA에 따른 방정식 시스템을 풀기 위해 내 GPU에 큰 행렬을 설정하고 싶습니다. 당신을 위해 어떤 숫자들은 문제를 이해하기 : big matrix: 400x400
small matrices: 200x200
지금 내가 두 번째 매트릭스의 특정 부분에 작은 행렬의 매 분기 (100x100)을 복사 할. 두 개의 가능하지만 분명히 느린 예제를 발견했
이 웹 사이트 (http://www.culatools.com/downloads/dense/)의 전체 CULA 밀도 R18 패키지를 jetson TK1 보드에 성공적으로 다운로드하여 설치하면 ctypes를 사용하여 파이썬에 라이브러리를로드 할 수 없었습니다. . 나는 libcula_lapack.so 공유 객체 파일이 들어있는 디렉토리 포함 ./bashrc에
QR 분해는 표준 numpy 방법을 사용하고 CULA 라이브러리에 구현 된 GEQRF LAPACK 함수를 사용하여 수행합니다. A
[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]
NUMPY
Q
[[-0.57735027 -0.57735027 -0.57735027]
[-0.57735027 0.78867513 -0.21132487