问题标签 [cuda]

是否有我可以使用的 CUDA 的#define 编译器 (nvcc) 宏？（如 _WIN32 用于 Windows 等。）

我需要这个用于在 nvcc 和 VC++ 编译器之间通用的头代码。我知道我可以继续定义我自己的并将其作为参数传递给 nvcc 编译器 (-D)，但如果已经定义了它会很棒。

我想编写一个算法，可以获取图片的一部分并将它们与同一对象的另一张图片相匹配。

例如，如果我给计算机一张花瓶的图片和一张带有花瓶的场景图片，我希望它能够确定花瓶在图像中的位置。我将如何开始开发这样的算法？

该算法的最终用途将是一个应用程序，例如，使用某人的面部照片可以判断他们是否在人群中。该算法最终将应用于视频流。

编辑：我不期待这个问题的实际解决方案，因为我不希望很快解决它。真正的问题是你如何为计算机定义这样的东西，以便你可以制定一个算法来做到这一点。

谢谢

CUDA 与 Direct X 10 用于并行数学。你有什么想法吗？

我是商科专业的，我的学位课程已经完成了三分之二，有一点 PHP 经验，上过一门 C++ 入门课程，现在后悔选择了商科而不是编程/计算机科学。

我有兴趣学习更高级的编程；特别是 C，并最终使用 CUDA 架构进行人工神经网络数据分析（不是用于人工智能、视觉或语音处理，而是用于查找大型数据集中数据点之间的相关性和一般数据/统计分析）。

关于我应该如何开始学习 C 的任何建议？以及用于分析数据的 ANN/贝叶斯技术？书太多了，不知道选什么。

由于 CUDA 相当新，因此似乎没有太多对学习者友好（即简化）的材料。除了 NVIDIA 文档之外，是否还有针对 CUDA 的学习资源？

此外，您会向我推荐哪些有关 GPGPU 计算和大规模并行编程的资源来帮助我？

我整天都在为此苦苦挣扎，我试图在我的 CUDA 代码中为线程获取一个随机数生成器。我浏览了所有论坛，是的，这个话题出现了很多，但我花了几个小时试图解开各种代码，但无济于事。如果有人知道一个简单的方法，可能是一个可以调用的设备内核返回一个介于 0 和 1 之间的随机浮点数，或者一个我可以转换的整数，我将不胜感激。

同样，我希望在内核中使用随机数，就像 rand() 一样。

提前致谢

很长一段时间以来，我一直对构建一个异构节点集群感兴趣，以尝试拥有一台家用超级计算机，因为我对人工智能研究非常感兴趣。

然而，问题是即使我有无数的硬件，（2x 双四机架安装服务器，8 285GTX Gpus，6x PS3s 2x Hacked 360s（它们可以运行 linux）访问大量普通 PC 以及一些工作站）我没有需要处理的大型数据集，甚至没有任何可以分布式运行的软件。我已经搞乱了分布式代码编译，但充其量它使我的内核构建从 10 分钟（最坏的情况）到 30 秒（我认为其中 20 秒只是设置）。

那么我应该从哪里开始呢？我对 Obj-C/C/C++ 有相当的了解，所以写东西应该不会太难，但我应该写什么呢？

如何在 Cuda 的设备内存中分配和传输（与主机之间）二维数组？

在 CUDA 内核中，我的代码类似于以下内容。我正在尝试为每个线程计算一个分子，并将分子累加到块上以计算分母，然后返回比率。但是，CUDA 将 denom 的值设置为块中具有最大 threadIdx.x 的线程为 numer 计算的任何值，而不是跨块中所有线程计算的 numer 值的总和。有谁知道发生了什么？

“结果”应始终介于 0 和 1 之间，并且在整个块中的总和应为 1，但对于 threadIdx.x 为最大值的每个线程，它等于 1.0，并且某些其他值不限于其他线程的范围在块中。

如何开始在 Ubuntu 9.04 上进行 CUDA 开发？是否有任何预构建的二进制文件？默认加速驱动程序是否足够？

我的想法是实际使用 OpenCL，但现在似乎很难做到，所以我想我会从 CUDA 开始，然后在更容易获得的时候将我的应用程序移植到 OpenCL。

我想使用__constant__所有内核中的所有线程都可以访问的内存。

声明是这样的

我正在使用将数据复制到此变量

smooth_size = 7K 字节

它给了我不正确的输出

但是当我在-deviceemu模式下运行它并尝试在内核中打印这两个变量的内容时，我得到了所有的零平滑和smooth_local 是正确的。

cudaMemcpyToSymbol我尝试在它仍然给我 0之后打印输出。

你能解释一下我的问题吗？