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GPU的失败无法创建DAG
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昨天晚上一切都很好，然后今天早上我检查了我的采矿，它已经关闭了，我想它是不小心重新启动或者关闭的，然后当我打开我的池时，我有这个错误。
ETH: 5 pools are specified
Main Ethereum pool is eth-eu1.nanopool.org:9999
At least 16 GB of Virtual Memory is required for multi-GPU systems
Make sure you defined GPU_MAX_ALLOC_PERCENT 100
Be careful with overclocking, use default
浏览 0提问于2018-05-31得票数 1
在经过多个GPU训练的TensorFlow 中，每个“塔”的损耗似乎是合并的，而梯度是从这个合并损耗中计算出来的。
# Build the portion of the Graph calculating the losses. Note that we will
# assemble the total_loss using a custom function below.
_ = cifar10.loss(logits, labels)
# Assemble all of the losses for the current tower only.
浏览 5提问于2017-02-13得票数 4
在运行以下内核时，我遇到了以下容易重复的问题，它只执行浮点数的atomicAdds：
#define OUT_ITERATIONS 20000000
#define BLOCKS 12
#define THREADS 192
__global__ void testKernel(float* result) {
int i = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
float bias = 1.0f;
int n = 1;
while (i < OUT_ITERATIONS) {
atomicAd
浏览 4提问于2013-09-27得票数 1
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日志是在哪里声明的？
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我正在尝试向deeplearning4j提出一个补丁，但首先我需要能够构建该项目。我可以使用手册从maven构建它，但是IntelliJ (2016.3.6)发现了错误，当我查看源代码时，我不会责怪它。
让我感到困惑的源文件是，它有两个对变量log的引用，这个变量没有在这个文件中声明。
package org.deeplearning4j.models.word2vec;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.deeplearning4j.models.embeddings.WeightLookupTable;
import org.dee
浏览 0提问于2017-05-12得票数 1
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我正在尝试做一些挖掘，但当我运行start.bat时，我一直收到以下错误(在cmd中)
╔════════════════════════════════════════════════════════════════╗
║ Claymore's Dual ETH + DCR/SC/LBC/PASC GPU Miner v10.0 ║
╚════════════════════════════════════════════════════════════════╝
ETH: 5 pools are specified
Main Ethereum pool is e
浏览 0提问于2017-12-21得票数 0
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我有一个内核，它调用另一个空内核。但是，当调用内核调用cudaDeviceSynchronize()时，内核崩溃并直接执行到主机。内存检查器不报告任何内存访问问题。有人知道这种不文明行为的原因是什么吗？
似乎只有在我从调试器 (Visual -> Nsight -> Start CUDA调试)运行代码时才会发生崩溃。并非每次我运行代码时都会发生崩溃--有时会崩溃，有时会结束。
以下是再现问题的完整代码：
#include <cuda_runtime.h>
#include <curand_kernel.h>
#include "device_laun
浏览 0提问于2013-11-06得票数 0
我正在尝试运行一段代码，使用Cuda中的并行缩减来查找数组的最大元素
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
/* a is the array that holds the values and c is the array used to store the maximum in a block */
cudaError_t reduce_max(int *a,int *c,int size);
/*The kern
浏览 18提问于2017-01-24得票数 0
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我正在使用CUDA和cusparse来解决一些线性方程，所以我使用了'cusparseScsrsm_analysis‘和'cusparseScsrsm_solve’，我没有得到CUDA错误，但是输出是错误的，我不能解决它
下面是矩阵(3x3)：1 0 2；0 0 3；4 5 6
右边是:4 -6 7
我希望结果是
8 -2.6 -2
但我得到的是
4 0 0
下面是我使用的代码：
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <cuda.h&
浏览 0提问于2015-11-22得票数 0
我稍微修改了CUDA 10.1Runtime项目以熟悉多维块和网格。我使用的是Visual Studio2015和NVIDA Quatro P400显卡。但是在结果数组中，一些正确的结果会跟在零值之后。下面的程序有什么问题？它使用了多维的块。网格也是如此。
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsi
浏览 0提问于2020-11-20得票数 0
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我试图使用缓冲库来求解一些线性方程组，但却提出了一个异常，这是非常奇怪的。代码只使用库中的一个函数，其余的是内存分配和内存复制。功能是
cusolverSpScsrlsvcholHost(
cusolverSpHandle_t handle, int m, int nnz,
const cusparseMatDescr_t descrA, const float *csrVal,
const int *csrRowPtr, const int *csrColInd, const float *b,
float tol, int reorder, float *x, in
浏览 1提问于2015-11-22得票数 1
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目前我正在将我的应用程序从IPP移植到使用NPP。我遇到了nppiWarpPerspectiveBack_32f_C1R返回警告2 (NPP_WRONG_INTERSECTION_QUAD_WARNING)的问题。但我知道对于相同的系数，IPP调用可以很好地工作。
在所附程序中，有两个系数差别不大，但一个工作，另一个失败。这方面的任何帮助都将是很好的。
// WarpIssue.cpp : Defines the entry point for the console application.
//
#include <stdafx.h>
#include "cuda_r
浏览 8提问于2013-05-30得票数 0
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最近，我试图通过阅读官方教程来学习如何在多个GPU上使用Tensorflow。然而，有件事我很困惑。下面的代码是官方教程的一部分，它计算单个GPU的损失。
def tower_loss(scope, images, labels):
# Build inference Graph.
logits = cifar10.inference(images)
# Build the portion of the Graph calculating the losses. Note that we will
# assemble the total_loss using a cust
浏览 2提问于2018-12-18得票数 0
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我遇到了一个对我来说很奇怪的问题。在Nsight性能分析输出中，我看不到已实现的占用率列。我正在使用Geforce 920米GPU，NVIDIA 425.31版本的驱动程序，Nsight版本的6.0.0.18296和visual 2017。Nsight的版本和司机的兼容，有人能帮我吗？我完全不知道为什么会这样。
我使用Nsight性能分析和CUDA跟踪检查如下：
我也使用了Visual，但在那里也看不到已实现的占用率。
GPU检查结果显示了一个错误：
注意到，正如talonmies所提到的，上面的错误是由于没有在管理员模式下运行分析器。已解决但已实现的占用仍未显示。
浏览 0提问于2020-06-25得票数 1
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__global__ void sort_single(int *size , int *arr){
for ( int m = 0; m < *size / 2; m++)
{
for (int i = 0; i < *size; i += 2)
{
if (arr[i + 1] > arr[i])
{
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[i + 1];
arr[i + 1] = temp;
}
}
浏览 2提问于2017-11-22得票数 0
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我有两台笔记本电脑:索尼vaio系列(vocz1)和S系列。第一种是带有cuda型号GT330M的Geforce，第二种是GT 640 one。当我尝试从这个网站安装CUDA Geforce驱动程序时，我在Windows中收到下面的错误。我想知道你能给我一个解决这个问题的办法吗？我所有的显卡都安装好了，
Nvidia安装程序无法继续此图形卡无法找到兼容的图形硬件。
我是使用CUDA编程的初学者，我想知道我能不能编译和运行我的CUDA程序而不用安装Nividia驱动程序？Cuda工具包和SDK成功地安装在我的机器上，但是whenI运行我的程序，我无法设置我的Cuda设备。这是否意味着我需要安装N
浏览 1提问于2012-08-11得票数 7
问:你好，我得到了错误:表达式必须有指向对象的指针类型，这发生在我在内核中进行加法的所有9行代码中。我知道这与初始化array....please有关，这有助于解决这个问题...我应该在我的cudamalloc函数中改变一些东西吗？还是我错过了什么
Please help me!
包含参数
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
#include <opencv\cv.h>
#include <openc
浏览 0提问于2014-04-02得票数 0
尝试使用Claymore v15.0在Radeon RX580 GPU上挖掘Linux Ubuntu20.04。我最近升级了Ubuntu，从16.04升级到20.04，安装OpenCL时遇到了极大的困难。但是，一旦做到了这一点，我就相对肯定，OpenCL确实在工作。我之所以知道这一点，是因为我使用xmrig对Monero进行CPU挖掘，我打开了GPU选项，并且它已经成功地挖掘了几天。
我添加这个是因为Claymore v15.0在大约3分钟后就使我的计算机崩溃了。(当我尝试Claymore时，xmrig没有运行。)我使用的是我在Ubuntu16.04上使用的同样的以太帐户。我也更新了那个时代的
浏览 0提问于2020-06-11得票数 1
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我正试图使用3流实现“-way重叠”，如中的示例所示。但我没能做到。
我有Geforce GT 550 M(一个拷贝引擎的费米架构)，我使用的是Windows 7 (64位)。
这是我写的代码。
#include <iostream>
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
// includes, project
#include "helper_cuda.h"
#include "helper_functions.h" //
浏览 6提问于2014-07-15得票数 2
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如何计算gpu内存带宽给出：
数据样本大小(以Gb表示)。
内核执行时间(nvprof输出)。
GPU：gtx 1050 ti
库达：8.0
OS：Windows 10
艾德：Visual studio 2015
通常我会使用这样的公式：bandwidth [Gb/s] = data_size [Gb] / average_time [s]。
但是，当我将上面的方程用于get_mem_kernel()内核时，我得到了错误的结果：441,93 [Gb/s]。
我认为这个结果是错误的，因为在gtx 1050 ti的技术规范中，全局内存带宽是112 [Gb\s]。
我在哪里犯了一个错
浏览 0提问于2017-09-05得票数 1
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当我在tensorflow中使用多gpu时，错误如下：
Traceback (most recent call last):
File "multi_gpu_train.py", line 290, in <module>
tf.app.run()
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/tensorflow/python/platform/app.py", line 48, in run
_sys.exit(main(_sys.argv[:1] + flags_passthrou
浏览 20提问于2017-08-10得票数 0
非常感谢你阅读我的帖子。
我正在做CUDA工作，但一直收到cudaDeviceSynchronize()错误代码77: cudaErrorIllegalAddress，完全不知道为什么。我对代码和函数都进行了搜索，令人惊讶的是，只出现了几条记录。非常奇怪。
我基本上是对图像的所有像素求和。为了让我的问题有尽可能多的参考，我在这里展示了我的所有CUDA代码：
#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include "thorcalgpu.h"
#include
浏览 0提问于2014-04-15得票数 7
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链接器没有链接我自己的静态库
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我试图在Windows10 x64中结合Qt 5、VTK 8.0.1和CUDA 9.1创建一个应用程序，使用MSVC 14 (2015，v140)编译器。
由于VTK的存在，这几乎必须使用CMake来完成，而不是Visual。我从源代码中构建了VTK8.0.1，其编译器与上面用于x64发布和调试的编译器相同，而dll位于路径中。
我的项目结构只是一个包含所有内容的文件夹(下面的三个文件)。
我决定，处理每个库的不同编译需求的最简单方法是为CUDA创建一个单独的静态库，然后将其链接起来，所有其他内容都被编译成一个可执行文件。
问题是，不管我做什么，我在构建时都会遇到以下错误
main.cpp.o
浏览 4提问于2017-12-22得票数 0
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我有一个NVidia GeForce GTX 770，并希望使用它的数据自动化系统的能力，我正在进行的一个项目。我的机器正在运行windows 10 64位。
我遵循了提供的CUDA工具包安装指南：。
一旦安装了驱动程序，我就打开示例解决方案(使用VisualStudio2019)并构建deviceQuery和bandwidthTest示例。这是输出：
deviceQuery：
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.3\bin\win64\Debug\deviceQuery.exe Starting...
CUDA Devic
浏览 24提问于2021-06-03得票数 1
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在我目前的项目中，我需要找到像素的确切位置的图像包含在另一个较大的图像大小。较小的图像永远不会旋转或拉伸(因此应该逐个像素匹配)，但它可能具有不同的亮度，图像中的一些像素可能会失真。我的第一次尝试是在CPU上完成，但它太慢了。计算非常并行，所以我决定使用GPU。我刚刚开始学习CUDA，并编写了我的第一个CUDA应用程序。我的代码可以工作，但它仍然太慢，即使在GPU上。当较大的图像尺寸为1024x1280，较小的图像尺寸为128x128时，程序在GeForce GTX 560 ti上执行2000ms的计算。我需要在200毫秒内得到结果。将来我可能需要一个更复杂的算法，所以我宁愿有更多的计算能力储
浏览 1提问于2011-09-13得票数 1
1回答
我正在使用colab在cifar10上训练resnet，在安装谷歌驱动器之后，我克隆了存储库，并能够运行脚本。但是，Tensorflow被加载，数据文件被传递到网络，但我的结尾是：
tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: /content/驱动器/My；没有这样的文件或目录
我的路径似乎存在问题，因为它包含一个空格"/content/gdrive/My Drive/app/PocketFlow“。我如何才能改变gdrive的安装方式，换句话说，我是否可以将“我的驱动器”改为其他的东西来再次运行测试？
下面可以
浏览 0提问于2018-11-16得票数 2
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我意识到这个问题已经被问了很多次了，但我找不到任何解决方案来解决我的问题。我在网上找到了这段代码，并试图运行它以了解它的实际工作原理。我发现错误是RuntimeError:找到的dtype很长，但需要浮点型。它发生在errD_real =criterion(输出，标签)。我尝试添加.float()来更改类型，但它不起作用。我使用Pytorch 1.7.0，Python 3.8.3，Anaconda 1.9.12，Cudnn 7.6.0。错误和代码如下。
runfile('C:/Summer2020/computer_vision/final_project/copy_of_chest_
浏览 6提问于2020-12-08得票数 0
我广泛地浏览了互联网，拥抱了face的讨论论坛&回购，但没有找到如何正确处理与HF并行的ddp/分布式数据的最终例子(链接在末尾)。
这就是我所需要的，能够端到端地运行它：
，，我们是否将hf模型封装在DDP中？(脚本需要知道如何在某个地方同步一些东西，否则只需从命令行启动torch.distributed )，，我们是否将args更改为训练器或训练器？将优化器封装在任何分布式培训器中(比如樱桃？)cherry是一种类似python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=2 distributed_maml.pyhow的，我们做的是通
浏览 59提问于2022-08-17得票数 -1
我正在尝试使用VisualStudio2019构建一个库达静态库。我的最终目标是将这个.lib文件从一个不真实的引擎C++脚本链接起来。
预期的结果是x64/Release文件夹中的一个.lib文件，但是我在构建时得到了以下错误：
下载Cuda 11.6之后，我使用VS2019中的Cuda模板创建了一个项目。我遵循了这个中的步骤。我将默认的kernel.cu拆分为cuda_ue.cu & cuda_ue.h，如下所示：
cuda_ue.cu
#include "cuda_ue.h"
__global__ void addKernel(int *c, const
浏览 20提问于2022-02-09得票数 0
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我在ImageNet2012上用keras训练我的模型。当我在一个GPU上使用256批大小时，它可以正常训练。当我使用6个GPU时，我将批处理大小设置为1024，我面临内存不足问题：
我的环境：
keras-2.2.4
tensorflow-gpu-1.14.0
python-3.6.8
CUDA-10.1
代码：
来自>的参考
import os, sys, argparse
import numpy as np
from multiprocessing import cpu_count
from multi_gpu import ParallelModel
import tenso
浏览 2提问于2019-11-22得票数 0
下面的代码是关于Sha-1算法的。
内核中有一个很大的循环(HashRounds=0x40000,262144时间)。现在的情况是：
1.在调试模式下运行时，它将报告错误30。但如果我减少周期时间，例如50000次，则不会报告任何错误。
2.在发布模式下运行时，当我增加线程比例时，它是normal.but，如block = 48，thread = 192，它将报告同样的问题。
Environment:GTX560Ti+Win8+Visual工作室2012+Cuda5.5
恳求您的帮助！
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#in
浏览 1提问于2013-12-27得票数 0
1回答
我需要使用共享内存在GPU上实现矩阵转置功能。我以一种简单的方式完成了它，没有共享内存，这很好，也是对SM的尝试。但不幸的是，计算是不正确的，我不知道为什么。一个完整的工作示例可以找到和这个问题的底部。
编辑1
我进一步知道，结果的第一个索引是32 (平面矩阵的索引，所以是二维的matr[0][32] )。
如果需要更多的信息，我会很高兴地告诉他们。
下面列出了与不工作函数类似的整个代码的简短摘录：
__global__ void notSoNaivaTransKernel(float *matrB, float *matrA, const int width,
const int h
浏览 0提问于2016-11-22得票数 0
回答已采纳
我正在努力学习cuda，并将我当前的一个项目转换为使用它，我得到了以下错误：
Error MSB3721命令“C：\Program\NVIDIA计算Toolkit\CUDA\v11.2\bin\nvcc.exe”-gencode=arch=compute_52，code="sm_52，-编译与代码255一起退出的-cudart静态-g -D_DEBUG -D_CONSOLE -D_UNICODE -DUNICODE -Xcompiler "/EHsc /W3 /nologo /Od /Fdx64\Debug\vc142.pdb /FS /Zi /RTC1 /RTC1 "
浏览 2提问于2021-01-02得票数 0
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我使用Google Object Detection API训练自己的对象检测模型。一切都很好，正在训练，就像这样
2017-10-24 17:40:50.579603: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:940] Found device 0 with properties:
name: GeForce GTX 1050 Ti
major: 6 minor: 1 memoryClockRate (GHz) 1.392
pciBusID 0000:01:00.0
Total memory: 3.94GiB
Free memo
浏览 1提问于2017-10-24得票数 0
我已经修改了现有的cifar10示例，以作为一个暹罗网络。但我在训练中遇到了一些困难。
作出的改动：
占位符而不是队列
自定义损失函数
下面是我修改的cifar10_train.py：
from __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
from datetime import datetime
import os.path
import time
import input_data
import numpy a
浏览 4提问于2016-03-01得票数 0
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1回答
基本上，我的目标是:我想创建一个使用CUDA SDK工具包的程序，我想在安装了NVIDIA GPU和NVIDIA驱动程序但没有必要的CUDA工具包的系统上运行这个程序。我的想法是静态地连接库达图书馆。即使是简单的案子我也没能做到。让我给你看看。我有三个文件: main.cpp、kernel.cu和header.h。这些文件的内容如下。
main.cpp
#include <stdio.h>
#include "header.h"
int main()
{
const int arraySize = 5;
const int a[arraySize]
浏览 3提问于2020-07-17得票数 0
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我在运行debian
las@thinkpad:~$ uname -a
Linux thinkpad-nc 4.9.0-8-amd64 #1 SMP Debian 4.9.144-3.1 (2019-02-19) x86_64 GNU/Linux
更新到上面的内核。我还更新了nvidia驱动程序到390.87。我有一个GTX 1050。升级之后，登录屏幕就会变成黑色。我试图运行一个nvidia-xconfig，但是它并没有解决我的问题。下面是Xorg.log的输出以及通过nvidia-xconfig生成的新Xorg.conf。
Xorg.0.log
las@thinkpad:~$ cat /m
浏览 0提问于2019-02-27得票数 0
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