Caffe win7에 두 개의 다른 GPU를 사용하면 작동하지 않습니다. OS 시스템 : WIN7 SP1 의 GPU : 쿼드로 K620, 테슬라 K40 CAFFE : 창 문제에 대한 CAFFE 내가 K620에 대한 최신 드라이버 369.26로 업데이트 할 때마다, 다음 테슬라 K40은 작동하지 않을 것입니다. 그런 다음 Tesla K40 용 최신 드라이버
매우 복잡한 CUDA 커널에 대해 동시 커널 시작을 구현하려고하므로 간단한 예제부터 시작하겠습니다. 단지 합계를 줄이는 커널을 시작합니다. 충분히 간단합니다. #include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <time.h>
#include <cuda.h>
extern __shared__ char dsmem[];
우리 대학교에는 테슬라 GPU를 가진 클러스터가 있습니다. 그러나 자원은 여러 부서에서 공유하며 수퍼 컴퓨팅 부서에서는 사용자가 클러스터에서 실행해야하는 프로그램의 모듈/코드 객체를 고유하게 제공해야합니다. 그런 상황에서 나는 이것에 대한 몇 가지 정보를 찾았다. 수퍼 컴퓨터에는 큐 시스템이 있습니다 (공유되는 수퍼 컴퓨터에서는 일반적입니다). 내가 아는
Nvidia Tesla M2090에서 CudaSift의 mainSift.cpp을 실행하려고합니다. 우선 this 질문에서 설명한 것처럼 sm_35에서 으로 변경해야했습니다. Unfortunatley 지금이 오류가 반환됩니다 checkMsg() CUDA error: LaplaceMulti() execution failed
in file </ghome/rzh
내 프로그램 (Tesla K20c)과 프로그램 및 통신을 시작할 때 코드에서 처음으로 카드를 호출 할 때 시간이 많이 걸렸습니다. 이유를 모르겠다. 그가 가능한 모든 카드를 검색하려고 할 때마다 보인다. 내 카드를 정의하기 위해 cudasetdevice()를 사용하면 같은 문제가 발생합니다. 사용자 시간 (들) : 1.420 시스템 시간 (들) : 4.66
확인을 클릭하면 문제가 발생합니다. 최근 Tesla S2050에 부착 된 RHEL 5를 실행하는 x86_64 Linux 시스템에 Matlab R2013a를 설치했습니다. 나는 Matlab 자체에서 GPU 기능을 사용한 적이 없다. (그러나 Matlab에서 하나의 GPU를 허용하는 Jacket을 사용하여 일부를 시도했다.) 테슬라는 모든 드라이버와 잘 작동하
GPGPU 계산을 위해 Tesla m1060을 사용하고 있습니다. 그것은이있는 following specs : # of Tesla GPUs 1
# of Streaming Processor Cores (XXX per processor) 240
Memory Interface (512-bit per GPU) 512-bit
나는 OpenCL을 사용할 때,
시스템과 K80에 대한 올바른 무료 VRAM을보고하지보고 : 우분투 5.1 cudnn 16.04.2 , CUDA 8.0 가 나는 theano 자식 (최신 버전)에서 설치했습니다. https://github.com/yusuketomoto/chainer-fast-neuralstyle/tree/resize-conv에서 generate 샘플을 실행하면 CPU 또는
나는 기능 cuMemGetInfo 내 GPU 장치 덕분에() 나는 결과를 얻고있다 // ----- Before any variable initialization -----
size_t free;
size_t total;
CUresult result=cuMemGetInfo(&free,&total);
내 무료 총 메모리를 알고 싶습니다 : Free m
Tesla K20 모델에서 피크 단 정밀도 부동 소수점 성능은 약 3.52TFlops이지만 배정 밀도는 1.17TFlops이므로 비율은 3입니다. Tesla K20X는 3.95 및 1.31이고 Tesla K40은 4.29 및 1.43 TFlops입니다. 비율은 반복되는 것처럼 보입니다. 내 질문은 비율이 3과 2가 아닌 이유가 있다면, 그것은 나에게 논리적