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搜索资源列表

  1. cuda课程、详细介绍、安装调试使用运行等cuda课程、详细介绍、安装调试使用运行等

  2. cuda课程、详细介绍、安装调试使用运行等cuda课程、详细介绍、安装调试使用运行等

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-15
    • 文件大小：263168
    • 提供者：damianzhang

  1. CUDA的两个例子程序

  2. 这两个例子程序都是已经调试好的，大家可以直接编译运行了。配置好VS之后就可以运行了

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2009-09-05
    • 文件大小：3072
    • 提供者：jedy_lixq

  1. MFC环境中配置和调试CUDA程序的方法，不需要CUDA_VS_Wizard

  2. 本示例介绍了如何在MFC中配置CUDA编程环境，该方法不依赖于其它软件，例如CUDA_VS_Wizard，为独立开发高性能并行运算的MFC应用程序提供了良好的基础，具有很强的灵活性；示例以Dialog对话框工程为平台，详细介绍了流程设置；希望本文对经常在MFC环境中工作的CUDA初学者有所帮助。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-09-26
    • 文件大小：652288
    • 提供者：DrBao

  1. CUDA-Memcheck用户手册4.0中文版

  2. CUDA调试工具cuda-gdb，包含一个可以在CUDA中检测和调试内存错误的内存检查特性。该文档描述了这个名为cuda-memcheck的工具与它的功能。 NVIDIA用它强大的cuda-gdb硬件调试器简化了CUDA程序错误的调试。然而，每个程序员总会遇到难以检测到的内存相关错误，并花大量时间去调试。当处理上千条线程时，内存相关的错误的数量会明显增加。cuda-memcheck就是设计用来检测你的CUDA程序中这种内存存取错误的工具。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-09-23
    • 文件大小：476160
    • 提供者：sogo2008

  1. CUDA 的经典入门.doc

  2. 目 录 第 1 章 简介 1 1.1 CUDA：可伸缩并行编程模型 1 1.2 GPU：高度并行化、多线程、多核处理器 1 1.3 文档结构 3 第2章 编程模型 4 2.1 线程层次结构 4 2.2 存储器层次结构 6 2.3 主机和设备 6 2.4 软件栈 7 2.5 计算能力 8 第 3 章 GPU 实现 9 3.1 具有芯片共享存储器的一组 SIMT 多处理器 9 3.2 多个设备 11 3.3 模式切换 11 第 4 章 应用程序编程接口 12 4.1 C 编程语言的扩展 12 4.

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2011-10-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lzfsailor

  1. MFC环境中CUDA程序的配置与调试

  2. MFC环境中CUDA程序的配置与调试 介绍了如何在MFC中配置CUDA编程环境，该方法不依赖于其它软件，如CUDA_VS_Wizard，为独立开发高性能并行运算的MFC应用程序提供了良好的基础，具有很强的灵活性；示例以Dialog对话框工程为平台，详细介绍了流程设置；希望本文对经常在MFC环境中工作的CUDA初学者有所帮助

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-12-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：chfeilong0202

  1. MFC环境中CUDA程序的配置与调试.pdf

  2. MFC环境中CUDA程序的配置与调试 MFC环境 CUDA程序 配置与调试

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2012-12-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：hqf88490

  1. NVAPI 2012年9月新版 CUDA调试工具

  2. NVAPI-R304-developer.zip，2012年9月版本的NVAPI，可以对所有NVIDIA的GPU进行控制并实时获得GPU状态和运行情况。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-02-28
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：mysniper11

  1. 大规模并行处理器编程实战.pdf

  2. 介绍描述CUDA编程的入门级资源，包括CUDA对C的支持，编程与调试。CUDA存储器模型，线程模型等计算机体系结构内容。并行执行模型与并行编程规范。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-10-15
    • 文件大小：33554432
    • 提供者：ustczcy

  1. AC算法的GPU实现

  2. 字符串匹配算法AC算法在GPU上的实例，基于CUDA平台，可调试

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2015-12-27
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：rookiefly999

  1. 《GPU高性能编程CUDA实战（CUDA By Example）》头文件book.h

  2. 《GPU高性能编程CUDA实战（CUDA By Example）》头文件_全书使用的，在163页通过多线程，使用多GPU的地方已完美调试，可运行通过。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-04-14
    • 文件大小：6144
    • 提供者：liliqianbaidu

  1. CUDA安装配置和求逆举例

  2. 本文主要介绍了基于CUDA的CULA的安装配置，并附带了能够调试通过并有结果的求逆程序代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-12-07
    • 文件大小：455680
    • 提供者：nijun1992

  1. cudnn_v3_linux

  2. 调试py-faster-rcnn工程，会出现cudnn的错误，我调试的一中方法，使用旧版的cudnn，但是有些会出现编译或结果错误。使用这一版，在linux下，分别将头文件和包文件拷贝到cuda的对应路径下，编译caffe-fast-rcnn正确之后即可出现正确结果

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-06-29
    • 文件大小：66060288
    • 提供者：yubin1277408629

  1. Caffe for CC4.0-Linux 库文件

  2. CC4.0 Caffe for CC4.0-Windows，简单的Caffe C++接口，方便简单而更深入的研究深度学习 特性 1.只需要一个头文件和一个依赖项libcaffe.lib 2.能够轻易使用C++写训练过程或调用过程 3.能够轻易自定义layer（不用编译caffe也不用修改caffe.proto，只修改代码即可使用）、自己实现数据层，不需要lmdb也能高效率训练 4.能够在训练过程中对自定义layer进行调试查看中间结果 5.支持LSTM不定长OCR（有案例），支持SSD更轻易的

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-09-18
    • 文件大小：78643200
    • 提供者：xy87537111

  1. GPU-4CUDA编程实例

  2. 根据需要使用正确的存储器，减少对GPU片 外的显存的读取，提高计算密集度。编写调试，实现算法功能，验证结果的准 确性。从各个方面进行优化，提高执行单元利用 率，尽可能隐藏访存延时。实现流操作，协调与CPU的操作，编写CPU 调用接口，实现节点内多GPU并行和集群中 多节点并行。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2018-10-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_43112462

  1. cuda-gdb.pdf

  2. cuda-gdb的cuda9.0官方使用文档，对于Linux下调试基于cuda的程序，例如实现卷积神经网络深度学习框架，不可或缺的调试帮助文档。7.5. Conditional Breakpoints ∴25 7.6. Watchpoints..... 26 Chapter8. Inspecting Program State…………………………,…………,……………………….27 8 .1. Memory and variables 8.2. Variable Storage and Acce

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-10-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：baiyu33

  1. CUDA_Debugger_API.pdf

  2. CUDA9.0配套的调试API说明文档，门槛低，上限高，非常适合初学者学习参考使用！CUdbGAPI st: read ErrorPC ∴26 CUDBGAPI st: readGenericMemory..…,…,…,,………,27 CUDbGAPI st: readGlobalMemory.………………………………28 CUDBGAPI st:: readglobalMemory31..................................29 CUDBGAPL_st: readg

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-10-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：baiyu33

  1. 通过CUDA实现计算向量到矩阵每一行的欧式距离

  2. 本文通过cuda实现计算向量a（n维）到矩阵b（n*n）的欧式距离，将结果输出到向量c（n维）中。本文主要采用cuda+c语言实现，代码经过调试。

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2020-12-06
    • 文件大小：1024
    • 提供者：today__present

  1. VS2019编写C程序或者CUDA程序出现“无法启动程序，系统找不到指定的文件”问题的详细解决方法

  2. 本文以新建的CUDA的.cu程序来进行说明，同样也适用于C程序。 一，发现问题 1，首先我们在vs2019中创建了工程以后（我所创建的工程名称为“xiangmu”），右键“源文件”，点击添加——新建项。（创建工程的细节不再说。） 2，点击NVIDIA CUDA 中的Code，选中CUDA C/C++，并创建文件名，比如“lianxi”。（如果选择的是C++的代码，会显示.cpp文件，可以创建C++的文件）。 3，在此用一个简单的CUDA规约程序进行示范，选择生成——生成解决方案。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-17
    • 文件大小：941056
    • 提供者：weixin_38624628

  1. torch.cuda.is_available（）返回False解决方案

  2. 在配置完环境以后运行程序，程序正常运行但是GPU没有任务，此时判断程序没有在GPU上运行。调试步骤： 先查看cuda安装有没有问题：nvcc -V                                  可以看到cuda驱动等安装没有问题。 进程序去看.cuda()或者.todevice之类代码，看程序确实放在GPU上了，故排除 但是在查看代码是看到这里是一个and，参数args.no_cuda是设置的Flase，所以问题因为在torch.cuda.is_available()，没有获

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：68608
    • 提供者：weixin_38723699
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