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我正在处理一个需要时间效率的代码,因此为此目的使用 Cufft,但是当我尝试并行计算非常大数据的 fft 时,它比 cpu fftw 慢,这是我在找到每个的时间后发现的原因使用高精度计时代码的代码行是 cudamalloc 大约需要 0.983 秒,而其余代码行的时间约为 0.00xx 秒,这是预期的......
我已经浏览了一些相关的帖子,但根据他们
the main delay with GPUs is due to memory transfer not memory allocation
The very first call to any of the cuda library functions launches an initialisation subroutine
最佳答案
您看到的大延迟(接近 1 秒)是否可能是由于驱动程序初始化造成的? cudaMalloc 似乎相当长。还要检查您的驱动程序是否是最新的。
第一次内核启动的延迟可能是由于多种因素造成的:
nvidia-smi -pm 1
由于 root 将以持久模式运行驱动程序以避免此类延迟,请查看
man nvidia-smi
有关详细信息,请记住将其添加到 init 脚本中,因为它不会在重新启动后持续存在。
关于gpgpu - cudamalloc 比 cudamemcpy 慢吗?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/6684918/
我面临一个简单的问题,我对 cudaMalloc 的所有调用都失败了,给我一个内存不足错误,即使它只是我分配的一个字节。 cuda 设备可用,并且还有大量可用内存(机器人通过相应的调用进行检查)。 知
我知道 cudaMemcpy 会同步主机和设备,但是 cudaMalloc 或 cudaFree 怎么样? 基本上我想在多个 GPU 设备上异步内存分配/复制和内核执行,我的代码的简化版本是这样的:
我正在尝试使用 cudaMalloc 在 GPU 上分配大量内存:cudaMalloc((void**)&count_d, N*sizeof(long));与 unsigned long N = 99
或者,如果我想确保数组包含全0,是否需要执行cudaMemset()?我在文档中找不到它。 谢谢。 最佳答案 cudaMalloc documentation说: Allocates size byt
我正在尝试修改 CUDA SDK 中的 imageDenosing 类,我需要多次重复过滤器以捕捉时间。但是我的代码不能正常工作。 //开始 __global__ void F1D(TColor *i
我在其他地方读到 cudaMalloc 将跨内核同步。 (例如 will cudaMalloc synchronize host and device? ) 但是,我刚刚测试了这段代码,并根据我在可视
template void gpu_load(T (&data)[N]) { cudaMalloc((void**)data, N*sizeof(T)); } 我这样调用它: float d
我正在尝试将二维矩阵从主机复制到设备。这是我写的 int dev=0; cudaSetDevice(dev); uint16_t * dev_matrix; size_
我正在编写代码,使用 cuSparse 在 GPU 上对数千个稀疏矩阵进行计算。由于 GPU 上的内存有限,我需要一个一个地处理它们,因为剩余的内存被其他 GPU 变量和密集矩阵占用。 我的工作流程(
谁能帮我理解为什么下面的代码会导致段错误?同样,谁能帮助我理解为什么将标记为“坏”的两条线换成标记为“好”的两条线不会导致段错误? 请注意,段错误似乎发生在 cudaMalloc 行;如果我评论出来,
我有一个简单的基于粒子的刚体动力学代码,每个刚体由许多具有质量、位置、速度等的小粒子组成......现在我想将这个 cpu 代码移植到 gpu。 对于结构,我选择使用指针数组 int** d_rigi
内存分配是 GPU 中最耗时的操作之一,因此我想通过使用以下代码调用一次 cudaMalloc 来分配 2 个数组: int numElements = 50000; size_t size = nu
我想让在 CUDA5.0 中将内容从主机复制到设备更加方便。所以我想创建一个函数,将主 vector 作为参数并返回如下结构: template struct devArr { unsign
我已经开始编写一个新的 CUDA 应用程序。然而,我一路上绕了一个有趣的弯路。在变量 x 上调用第一个 cudaMalloc,第一次失败。但是,当我第二次调用它时,它返回 cudaSuccess。最近
我正在尝试找出程序中的错误。它产生 [vaio:10404] Signal: Segmentation fault (11) [vaio:10404] Signal code: Address not
我有一台内存为 2Gb 的 GTX570,当我尝试通过一次 cudamalloc 调用分配超过 804Mb 的内存时,我遇到了麻烦。任何人对为什么会这样有任何想法吗?这是我的第一个电话,所以我怀疑它是
以下代码广泛用于GPU全局内存分配: float *M; cudaMalloc((void**)&M,size); 我想知道为什么我们必须将指针传递给 cudaMalloc,以及为什么它的设计不是这样
我正在为 MATLAB 编写一个 mexFunction,并且我已经让 CUDA MEX 功能与 MATLAB 示例一起运行,没有任何问题。 下面是一个简单的“将数据加载到设备”脚本。它返回 3 条消
这里确实有效,所以我想知道 cuda 是否在线程中动态分配设备上的内存?如果是这样,__device__ malloc 有什么用,因为相比之下这要快得多?我想问的是当您在内核中使用 cudaMallo
我下载了 NVIDIA Computing Toolkit(包含 CUDA 9.0 SDK)。在 SDK 中,有一个名为 cppIntegration 的 Visual Studio 项目。 在cpp
我是一名优秀的程序员,十分优秀!