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我对使用CUDA在GPU上实现流体模拟的一些粒子技术很感兴趣。根据我的经验，在CPU上进行计算物理可视化的通常方法是让程序/应用程序在每个需要的时间步输出数据文件(如.vtk文件)，并使用或等数据可视化工具将其可视化。注:我将使用显卡GTX570和特斯拉C2050为我的大部分工作。我使用的是
浏览 2提问于2011-12-08得票数 2
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除了N系列之外，还可以在其他类型的Azure VM上安装Nvidia驱动程序吗？如果是这样，请有人提供这样做的指示。我的Azure VM是16 VM内存，Windows 10和基本Azure VM类型。
浏览 10提问于2022-06-24得票数 0
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目前，我主要研究两个指标: GPU利用率和GPU flops32 (FP32)。
GPU利用率是GPU活动时间的一部分。nvprof --print-gpu-trace可以轻松地获得GPU的活动时间，而应用程序的运行时间(没有开销)对我来说并不清楚。我使用可视化分析器nvvp来可视化分析结果并计算GPU利用率。GPU flops32是指GPU在活动时每秒执行的FP32指令的数量。我
浏览 2提问于2018-05-07得票数 0
如果有一个矩阵加法应用程序是由混合CPU-GPU实现的(在CUDA (即)中，每个线程在主机CPU和GPU中执行部分矩阵加法)，例如，如果矩阵大小为1000，第一个500将由主机cpu计算，其余由gpu计算，基本上计算在CPU和GPU之间，与只计算CPU和只计算GPU相比，这是最好的。是否有任何分析工具可以帮助在这3之间找到这样的计算性能？我是数据自动化系统的新手，所以任何帮助/指导都将不
浏览 5提问于2014-08-02得票数 0
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我见过软件被贴上"GPU加速“的标签，但我想知道这在实践中意味着什么。归根结底，图形只是可视化的位数组。我可以使用GPU来计算素数或斐波那契数吗？
勾勒出更广泛的图景(细胞处理器、量子计算等)的加分。
浏览 0提问于2011-06-09得票数 0
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我正在使用一个屏幕记录软件，它是用可视化c++编程的。所以我需要实现硬件加速，如果它安装的计算机有GPU，否则去CPU。framerate 24 -probesize 42M -i desktop -preset ultrafast -pix_fmt yuv420p camera1.mp4
我尝试了上面的代码，但它不能工作，因为我的计算机没有CUDA或GPU支持
浏览 9提问于2020-11-23得票数 1
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金属用于obj文件可视化和GPU计算。我的应用程序暂停了几秒钟，然后崩溃了。我注意到在Xcode控制台中显示了“启用了金属GPU帧捕获”，这在以前没有出现过。这是引起问题的吗？
浏览 4提问于2015-05-25得票数 1
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有一种方法可以同时可视化多个终端而不运行Xorg会话？
我有一个非常低调的机器，这可能是很好的一些基本的东西，但有一个可怕的支持GPU在驱动和计算能力。
浏览 0提问于2014-08-05得票数 7
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我工作的异常检测模型(多氯联苯)使用自动编码器，我工作谷歌Colab使用免费的GPU。因此，作为第一步，我试图构建我的自动编码器和可视化的重建我的训练数据(图片无缺陷，尺寸为1,3 MP)。我使用SSIM损失函数来计算测试照片(带有异常的图片)和训练数据(没有异常的图片)之间的差异。这里的问题是，我想用HeatMap可视化这些差异，因为我在一些文章中读到，可以在像素级别定位异常。我想这与我们用来计算差额的损失函数有关。
你知道什么函数可以帮助我可视化/定位异常吗？
浏览 2提问于2022-03-12得票数 2
我使用three.js构建了一个具有超过10,000,000个数据点和12690 x 3840分辨率的可视化。因此，在这种可视化中，GPU的全部功能都被使用了，与可视化的交互变得越来越慢。我希望通过服务器将渲染分布在12台计算机上，以获得更好的性能，能够添加更多数据点并顺利交互。
你知道如何实现它吗？
浏览 7提问于2020-02-13得票数 1
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GPU颗粒元曲面绘制
、、、、
该方法在Nvidia GPU Gems 3第7章“GPU上基于点的元数据可视化”( )中得到了很好的解释。现在我的问题是，它们是如何储存这些粒子的？它是什么样的数据结构？它必须是某种类型的缓冲区或纹理
浏览 4提问于2014-05-22得票数 1
我有与CUDA兼容的GPU (Nvidia GeForce 1060)在我的系统中。在分析一个较大的数据集时，我经常要使用海运库的对图函数，它消耗了大量的时间。有没有办法在GPU上运行我的整个笔记本。我的意思是，除了海运，我想在GPU上运行我所有的代码，有可能吗？我在youtube上看过几个建议使用numba编译器和jit注释的视频，我想知道是否有一个通用设置可以应用于anaconda框架，这样，无论我在anaconda上运行什么，都应该使用GPU。我知道tensorflow和keras可以在GPU上运行
浏览 0提问于2019-05-16得票数 1
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我正在尝试将GPU的价格与加密货币的价格进行比较。plt.plot(BITCOINDATA.groupby(BITCOINDATA['Date'].dt.strftime('%Y'))['Open'].mean())我需要将这两个可视化</e
浏览 1提问于2019-04-07得票数 0
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我想配置一个深度自动编码器，以减少输入数据的维数，如本所述。层的大小应该是2000-500-250-125-2-125-250-500-2000，我希望能够在中间提取出该层的激活(如本文所述，我想使用这些值作为坐标)。输入数据由长度为2000的二进制向量组成。现在，我正在寻找一个工作示例，我可以使用它作为起点。我已经尝试过，但无法构建一个令人满意的自动编码器。我对任何建议表示感谢。
浏览 5提问于2015-01-21得票数 2
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可能重复：
在此背景下，我们讨论了图形加速和下载到CPU中的工作，即计算帧缓冲端的图形表示。在这种环境中，当GPU的驱动程序接收到数据时，如何利用GPU的功能来加速绘图？翻译指令和数据收到的CUDA语言类型，以利用并行能力？还是将
浏览 5提问于2012-11-19得票数 0
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我正致力于对面部图像进行深入学习(CNN + AEs)。
我以前在CNNs上没有这样的问题，所以我想这是第一次。我已经检查了代码，它是
浏览 0提问于2016-12-17得票数 2
或者，将需要一个GPU升级。
我做了很多opengl分子可视化，并习惯于关闭compiz/Unity3D，使我的GPU专注于可视化应用程序，而不是窗口。如果我不能打开2D，我假设一个新的GPU将修复缓慢的问题。
浏览 0提问于2012-10-19得票数 6
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我在Unity做了一个程序，可以可视化.gcode文件(借助我用VS制作的另一个程序)，但是在一些计算机上，你可以看到几行，但这些线条横跨整个屏幕。就像他们要进入无穷大..。它工作在我的个人电脑，包括我的笔记本(它有一个英特尔GPU)。所有经过测试的计算机上都有Win10。
除了我的电脑之外，没有一台电脑安装了Unity3D(我没有在我的笔记本上安装它，但它仍在工作)。
浏览 1提问于2017-07-24得票数 0
该模型在GPU上训练几个小时内，达到了86%的峰值精度。请参阅下面的代码和详细信息。它由1,068,298个可学习参数组成，需要大约19.5米的乘法运算才能计算出一幅图像的推论。如何自己计算或编译这样有趣的统计数据？
(顺便说一句，我说的不是张板式可视化，只是统计数据，比如操作数量等等)
浏览 5提问于2017-02-02得票数 5
我只有一个GPU设备Nvidia GTX 750。我用clEnqueueWriteBuffer做了一个测试，在一个线程中将数据从CPU复制到GPU。然后我用多个线程完成了它。结果是多个线程看起来更慢。
浏览 3提问于2015-04-24得票数 1
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