2.3.1. Creating CUDA Projects for Windows 略 2.3.2  Creating CUDA Projects for Linux 默认的samples的安装路径 <SAMPLES_INSTALL_PATH> 是 NVIDIA_CUDA_5.5_Samples 并且示例程式的分为六类 : 0_Simple,1_Utilities, 2_Graphics, 3_Imaging, 4_Finance, 5_Simulations,6_Advanced, 7_CU

"CUDA runtime is insufficient with CUDA driver"CUDA 9.2: 396.xx CUDA 9.1: 387.xx CUDA 9.0: 384.xx CUDA 8.0 375.xx (GA2) CUDA 8.0: 367.4x CUDA 7.5: 352.xx CUDA 7.0: 346.xx CUDA 6.5: 340.xx CUDA 6.0: 331.xx CUDA 5.5: 319.xx CUDA 5.0: 304.xx CUDA 4

STCubeMX软件新建Keil和IAR工程使用步骤:首先是软件下载(也可在我们的百度云下载):1.STCubeMX下载地址:    http://www.stmicroelectronics.co ... alog/tools/PF259242 2.STM32CubeF1下载地址:    http://www.stmicroelectronics.co ... alog/tools/PF260820 3.Patch_CubeFW_F1下载地址:    http://www.stmicroele

这个哥们也遇到一样的问题 CUDA 9.1/9.2 与 Visual Studio 2017 (VS2017 15.6.4) 的不兼容问题 错误有显示 #if _MSC_VER < 1600 || _MSC_VER > 1913 #error -- unsupported Microsoft Visual Studio version! Only the versions 2012, 2013, 2015 and 2017 are supported! 我看到默认VS工程中是 1.需要[win

引用 出自Bookc的博客,链接在此http://bookc.github.io/2014/05/08/my-summery-the-book-cuda-by-example-an-introduction-to-general-purpose-gpu-programming/ PS:这篇博客出自我的一个同学的手中,写的很好,是CUDA入门的好博客,因此才从他的博客中复制过来(复制改版也是个力气活~),大家也可以查看他博客中其它的文章,涉猎很广,从语言到开源包.此外,他是做推荐系统的,如果有关于

MyBatis 是支持定制化 SQL.存储过程以及高级映射的优秀的持久层框架.MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集.MyBatis 可以对配置和原生Map使用简单的 XML 或注解,将接口和 Java 的 POJOs(Plain Old Java Objects,普通的 Java对象)映射成数据库中的记录.项目GitHub地址 下载MyBatis源码,导入到IDEA工程(Maven工程)中,工程结构如下: 在pom.xml中新增如下依赖: <!-- MyS

上一篇将开发板的情况大致介绍了一下,这次将一步一步展示如何新建.调试并下载运行一个点亮LED的工程. 1)打开Quartus新建工程: 2)填写规则大致如下: 3)选择我们芯片的类型: 4)点击file|NEW...弹出如下图,新建Verilog HDL File: 5)输入下面代码,并保存: module led_light(led); :] led; assign led='b0101; endmodule 6)点击编译(如下图1所示标记,2是programmer一会有用) 编译成功会显示:

http://blog.csdn.net/tracer9/article/details/50484764 标签: CUDA并行计算NVIDIAlinux 2016-01-08 18:35 637人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: CUDA 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.  目录(?)[+] 目录: PRE-INSTALLATION ACTIONS 1 检查GPU 2 检查系统 3 检查gcc PACKAGE MANAGER INSTALLATION Manually

文章目录 前言 存取效率 计算效率 性能优化要点 展现足够的并行性 优化内存访问 优化指令执行 前言   CUDA算法的效率总的来说,由存取效率和计算效率两类决定,一个好的CUDA算法必定会让两类效率都达到最优化,而其中任一类效率成为瓶颈,都会让算法的性能大打折扣. 存取效率   存取效率即GPU和显存之间的数据交换效率,在上一篇博客中,我们介绍了GPU的存储结构,对GPU的各类存储介质有了一个初步的了解,其中全局内存具有最大的容量和最慢的访问效率,且对是否对齐和连续访问很敏感,这也是我们在前面

1.新建空白工程 新建一个文件夹,用来存放新建的工程文件.在这个新建的文件夹下创建MDK-PRO和OUTPUT两个子文件夹.MDK-PRO文件夹用来存放工程文件:OUTPUT用来存放工程编译器后输出的文件. 打开MDK软件,点击“Project ->New uVision Project”创建新工程. 输入工程的名称并选择存放新建工程的目录. 选择芯片型号. 点击OK后就创建了一个空工程.如图 用鼠标右击MDK工程栏中的Group,选择‘Manage Project Items’.然后添加如下图

1.STM32F103ZET6简介 STM32F103ZET6的FLASH容量为512K,64K的SRAM.按照STM32芯片的容量产品划分,STM32F103ZET6属于大容量的芯片. 2.下载HAL固件库 打开STM32的官方网址:https://www.st.com/. 在官网上通过搜素STM32CubeF1找到如上图所显示的内容,这个就是STM32F1系列的固件包文件,点击“获取软件”下载. 3.安装STM32F1的Pack 到http://www.keil.com/dd2/pack/ 

新建一个文件名为“org.eclipse.wst.web.prefs”的文件 里面设置的内容如下: “webContent=webRoot%proj%\bin= %webRoot%\WEB-INF\classesuseSingleRootStructure=true ” 然后将文件拷贝到 Eclipse 的 workspace工作空间中,具体位置看自己的设置,我的对应的在 “F:\Java\eclipse\workspace\.metadata\.plugins\org.eclipse.core

1.打开Eclipse 2.新建一个java项目,包 3.增加build path,加载需要的库文件jar包 4.新建测试类,继承UIAutomatorTestCase 5.编写测试用例,方法名必须test开头 6.编译并运行 6.1 使用cmd 进入项目当前路下 6.2 使用android create 编译成一个build.xml文件 6.3 进入eclipse里面进行更改build.xml文件help改为build 6.4 进行运行编译 6.5 把生成的jar包push到手机中 6.6 运

问题在复现工程https://github.com/google/hdrnet时遇到. 现象: 解决办法: 修改hdrnet文件夹下的Makefile文件:在在nvcc里面添加路径:-I /usr/local

目录 2021版IDEA中Maven.TomCat配置 1.基于Webapp创建一个Maven项目 1.1 新建项目模板 1.2 指定名称 1.3 指定信息 1.4 指定Maven地址 1.5 构建成功 1.6 在本地仓库的路径中可以看到刚刚下载的包 1.7 查看配置 1.8 新建两个文件夹 java和resources 1.9 标记文件夹 2 在IDEA中配置TomCat 2.1 配置TomCat服务器 2.3 访问成功 2.4 Maven构成 2.5 pom.xml 2.6 Maven的作用

示例代码分为下列几类: 1.   Simple Reference 基础CUDA示例,适用于初学者, 反应了运用CUDA和CUDA runtime APIs的一些基本概念. 2.   Utilities Reference 演示如何查询设备能力和衡量GPU/CPU 带宽的实例程序. 3.  Graphics Reference      图形化示例展现的是 CUDA, OpenGL, DirectX 之间的互通性 4.  Imaging Reference 图像处理,压缩,和数据分析 5.  F

前言 并行就是让计算中相同或不同阶段的各个处理同时进行. 目前有很多种实现并行的手段,如多核处理器,分布式系统等,而本专题的文章将主要介绍使用 GPU 实现并行的方法. 参考本专题文章前请务必搭建好 CUDA 开发平台,搭建方法可以参考上一篇文章. GPU 并行的优缺点 优点: 1. 显存具有更大的内存带宽 2. GPU 具有更大量的执行单元 3. 价格低廉 缺点: 1. 对于不能高度并行化的工作,能带来帮助不大. 2. 对于绝大多数显卡型号,CUDA 仅支持 float 类型而不支持 doub

洋洋洒洒一大篇,就没截图了,这几天一直在折腾这个东西,实在没办法,不想用Linux但是,为了Caffe,只能如此了,安装这些东西,遇到很多问题,每个问题都要折磨很久,大概第一次就是这样的.想想,之后应用,应该还会遇到很多问题吧,不过没办法了,骑虎难下!!这里有个建议是,如果将来要做大数据集,最好事先给Linux留多点空间,比如Imagenet,估计500G都不为过.另外,请阅读完,至少一个部分再进行动手操作,避免多余的工作,写作能力有限,尽请见谅.        这篇安装指南,适合零基础,新手操

来源:http://luofl1992.is-programmer.com/posts/38847.html 编程语言的特点是要实践,实践多了才有经验.很多东西书本上讲得不慎清楚,不妨自己用代码实现一下. 作为例子,我参考了书本上的矩阵相乘的例子,这样开始写代码,然后很自然地出现了各种问题. 以下的内容供大家学习参考,有问题可以留言与我反馈. 开始学着使用 CUDA,实现一个矩阵乘法运算. 首先我们要定义一个矩阵的结构体,话说CUDA是否支持结构体作为设备端的函数的参数呢? 不妨都一股脑试验一下

原文作者:FreeAquar 原文出处:http://www.cnblogs.com/FreeAquar/ 本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利. 最近在学习cuda编程,看了一些资料后,觉得差不多可以通过看sdk中的例子学习学习多GPU的编程了.当打开sdk后,发现里面的代码往往是几个代码互相调用连接的.只能对里面的makefile进行make才能得到结果.于是开始了自学makefiled的艰辛道路.

作为小码农的我,昨天就在装这个东东了,主要参考第一篇博文,但是过程发现很多问题,经过反反复复,千锤百炼,终于柳暗花明,我把这个caffe给搞定了,是故,我发布出来,后之来者,欲将有感于斯文~ 本分分为四个部分,在Ubuntu上调试运行成功,第一部分:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试:第二部分 Python安装和调试:第三部分 Matlab安装和调试:第四部分 Caffe的安装和测试. 第一部分:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试 这里以CUDA 7.0为