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If I want to re-write my application so that it leverages the power of nVidia's CUDA SDK, are there any differences at all in runtime performance between the different SDK offerings: C++, Java, Python?

Is there any difference at all between these 3 SDK's, besides the obvious language being used?

对于我的研究，我们有矩阵乘法的代码，大小在 1000-10000 之间。它看起来相当快，并且使用 GPU 进行计算。作为家庭作业，我们需要找到具有可用源代码的数字运算应用程序，其瓶颈在于矩阵乘法。我们将把程序与 GPU 代码连接起来，用于矩阵乘法和测量加速。

我的问题是 - 我在哪里可以找到有关此类应用程序的信息，或者您是否可以告诉我其中一些。即使是科学模拟代码也会有所帮助。我们的老师谈到了分子动力学和类似的东西，但我们是计算机科学专业的学生，​​没有这方面的经验。

非常感谢

我希望能够使用 PTX 1.3 中尚未在 C 接口中实现的功能。有没有办法在 PTX 中编写我自己的函数并注入到现有的二进制文件中？

我正在寻找的功能是获得价值%smid

使用 CUDA / MPI 等进行编程的最佳 IDE / IDE 插件 / 工具等是什么？

我在这些框架中工作了一段时间，但感觉 IDE 在扩展和作业处理交互方面可能会做更多的工作。

（我通常使用 Eclipse 或 Netbeans，通常在 C/C++ 中偶尔使用 Java，这是一个模糊的问题，但我想不出更具体的方式来表达它）

我们有一个用霍夫曼编码编码的数据库。这里的目的是在 GPU 上复制它及其相关的解码器；然后在 GPU 上，解码数据库并在这个解码的数据库上做一些事情，而不是在 CPU 上复制回来。

我远不是霍夫曼专家，但我知道的少数人表明它似乎是一种基本上基于控制结构的算法。有了基础算法，恐怕会出现很多序列化的操作。

我的两个问题是：

• 你知道是否存在任何用于霍夫曼编码的高效 GPU 版本
• 如果没有，您认为是否存在适用于 GPU 的 Huffman 算法（即控制结构较少）。或者您可能知道（并且您可以提供参考）高效的霍夫曼解码在 GPU 上效率不高。

我看到了其他限制，但它们并不重要： - GPU 无法非常有效地处理树：二叉树可以存储在经典数组中 - 工作负载可能难以平衡：我们稍后会看到

新款 MacBookPro 配备两个图形适配器，英特尔高清显卡和 NVIDIA GeForce GT 330M。OS X 在它们之间来回切换，这取决于工作负载、外部监视器的检测或 Rosetta 的激活。

我想用 CUDA 编程让我的脚湿透，不幸的是 CUDA SDK 似乎并没有处理这种来回切换。当 Intel 处于活动状态时，不会检测到任何 CUDA 设备，而当 NVidia 卡处于活动状态时，它会被检测到。所以我目前的解决方法是使用小工具 gfxCardStatus ( http://codykrieger.com/gfxCardStatus/ ) 来强制打开或关闭卡，就像我需要它一样，但这并不令人满意。

这里有人知道 Apple 祝福的 Apple 推荐的方法是（1）检测 CUDA 卡的存在，（2）在存在时激活这张卡吗？

我可能在这个问题上混合了苹果和橙子，因为我在提到的领域是菜鸟，所以请试着理解我的意思。

我读到 WPF（和 Silverlight，作为它的扩展）使用 GPU 加速在屏幕上呈现自身。

如果是这样，当我已经运行 GPU 密集型应用程序（例如，窗口模式下的游戏），然后运行需要一些 GPU 时间/功率的 WPF/Silverlight 应用程序时会发生什么？谁获得更大的优先权？他们都开始“口吃”了吗？

谢谢！

在编译 CUDA SDK 时，我得到一个 nvcc 致命错误：不支持的 gpu 架构 'compute_20' 我的工具包是 2.3，在共享系统上（即不能真正升级），驱动程序版本也是 2.3，在 4 个 Tesla C1060s 上运行

如果有帮助，则在 radixsort 中调用了该问题。

似乎网上有几个人遇到了这个问题，但我还没有找到任何真正给出解决方案的地方。

问题：是否有 Geforce 卡的模拟器可以让我在没有实际硬件的情况下编程和测试 CUDA？

信息：

我希望在 CUDA 中加快我的一些模拟，但我的问题是我并不总是在我的桌面上进行这个开发。我想在我的上网本上做一些工作，但我的上网本没有 GPU。现在据我所知，您需要一个支持 CUDA 的 GPU 来运行 CUDA。有没有办法解决这个问题？似乎唯一的方法是使用 GPU 模拟器（这显然会非常缓慢，但可以工作）。但无论有什么方法可以做到这一点，我想听听。

我在 Ubuntu 10.04 LTS 上编程。

我有一个要发送到设备的字符指针数组。有人可以告诉我怎么做吗？

这是我到目前为止所尝试的：

如何将参数传递给上述两个函数？最后应该如何调用内核？（我只是通过 b 或 *b 还是什么？）