随笔分类 - CUDA program
摘要：
# CUDA优化  ## 避免Warp分化 ```C++ if (con) { //do somethin
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摘要：
# CUDA笔记 ## CUDA基础 ### grid block thread划分  32个线程为一个W
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# CUDA笔记 ## CUDA基础 ### grid block thread划分  32个线程为一个W
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摘要：
TVM源码编译 安装依赖 sudo apt-get install -y libtinfo-dev zlib1g-dev build-essential libedit-dev libxml2-dev 安装llvm link: https://www.cnblogs.com/nanmi/p/1604
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TVM源码编译 安装依赖 sudo apt-get install -y libtinfo-dev zlib1g-dev build-essential libedit-dev libxml2-dev 安装llvm link: https://www.cnblogs.com/nanmi/p/1604
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摘要：CUDA程序调试cuda_gdb 本文部分引用和参考自博客：https://blog.csdn.net/qqdkg/article/details/118713504 在 linux 下 CUDA 程序的 Debug 方法 调试过程 # -g -G 代表为 CPU 和 GPU 代码部分进行调试编译
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摘要：查看Linux显卡的详细信息 我在开展CUDA编程的学习时需要了解GPU的算力和grid、block、thread的最大数值及维度等信息。 首先安装显卡驱动，如果显卡驱动安装没问题，找到 /usr/local/cuda-10.2/samples/1_Utilities/deviceQuery 如果此
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摘要：CUDA C编程，GPU编程，GPU优化计算 CUDA编程套路格式 根据《GPU编程与优化》的学习有： 1.获取配置GPU设备 1 cudaSetDevice(0); //获取GPU设备，如果只有一个默认为0，这个时候可以缺省，其他情况这不行。 2.分配GPU显存大小 1 cudaMalloc((v
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有N卡但是nvidia-smi命令不显示信息出现NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver
摘要：问题描述：使用nvidia-smi命令出现NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installe
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