问题标签 [jcuda]

我想使用 GPU 编程来提高 JAVA 程序的性能。在互联网上进行了一些研究后，我发现如果我使用 jcuda 或 jocl 是可能的，但问题是在这两种情况下内核代码都必须用 C 编写。并且我希望每个线程执行的算法用 C 语言编写非常复杂（它会进行一些计算以了解两架飞机之间是否会发生事故），因此需要面向对象的语言。

有解决办法吗？还是我们必须将整个项目翻译成 C++？

谢谢你的帮助 ！

有没有办法调试 java (jcuda) 调用的 cuda 函数？

我的程序启动此异常：

我有一个很长的 cuda 代码，我在其中找不到任何信息来帮助我找到错误所在。

另一个问题：当我单击“JCudaDriver.java:288”时，我无法访问它，它显示“找不到源”。我如何将这些资源附加到我的项目中？

提前致谢

What is the best way to operate with complex numbers using jCuda? Should I use cuComplex format or is there any other solution (like an array with real and imaginary parts going one after another)? I would really appreciate examples of java code with this type of calculations.

As my purpose is to solve big systems of linear equations with complex numbers using GPU, I would not like to attach to jCuda only. What are the alternative ways to conduct such calculations with GPU?

我是JCuda的新手。我尝试在Linux上的Eclipse中编写一个简单的示例。我有这个错误，但我不明白它是什么意思。这里的代码：

我从 Java 构建路径添加Jcuda.jar ，并通过选择提取的JCuda文件来编辑本机库位置。错误是：

你能帮帮我吗，我真的需要解决方案。先感谢您。

我正在使用 jCuda 并尝试编译并运行其示例之一（JCudppHashSample），该示例可在 Ubuntu 14.04 和 CUDA 7.0上的jcuda上获得。

但是在编译时库 jcudpp 说没有可用的 libcudpp。我想知道cuda sdk是否缺少它？

我不喜欢获取其来源并手动制作的想法。

我刚刚用 JCUDA（在 Eclipse 上）开发了我的第一个程序，我想在其他没有我用来开发它的 nvidia-driver 和编译器的机器上执行它。

如何仅将可执行文件导出到另一台机器并在不重新编译代码的情况下执行它？

任何帮助将不胜感激

我正在尝试在 Hadoop 上实现 JCUDA 代码。然而，在运行应用程序时，它给出了不满意的链接错误：

无法加载基本名称为“JCudaDriver”的本机库“JCudaDriver-linux-x86_64”'

我尝试在 、 等中添加库的路径LIBJARS。LD_LIBRARY_PATH我尝试在 Java 代码中使用System.setProperty(). 我也试过变量-Djava.library.path。然而，似乎没有任何工作。

操作系统：Linux
Jcuda 版本：0.7.0
CUDA 版本：7.0
Hadoop 版本：1.2.1

我正在尝试优化一个过程，即计算所有可能的玩家组合以形成分区。为了理解我的问题，我使用以下示例。

例如我们有一组玩家N = {1,2,3,4,5}，这些玩家是这样重新组合的{1,2},{3,4},{5}。这意味着玩家 1 将与玩家 2 作为单人玩家一起玩，依此类推。每组玩家都有一套策略或选择。每个玩家选择他想所属的组，例如：组{1,2}有这些可能性{{1,2};{1,2,3,4}}；即玩家{1,2}要么选择呆在一起，要么加入团队{3,4}。其余玩家的解释相同：

现在，选择相同策略的玩家群体将组成一个新的群体（联盟）。例如，组{1,2}选择策略，{1,2,3,4}即玩家{1,2}想与玩家组成一个新组{3,4}。玩家{3,4}选择策略{3,4,5}，玩家{5}选择策略{3,4,5}。选择相同策略的玩家将被分组在一起，形成玩家的最终分区，如下所示：{1,2},{3,4,5}; 玩家{3,4,5}选择了相同的策略，所以他们被分组在一起，玩家{1,2}选择了不同的策略，所以他们独自一人。我将此过程编程为递归函数，以获取所有允许的玩家分区。这里的另一个问题是：我的函数会生成所有可能的分区，而我只得到需要大量时间的可接受的分区。

现在我的问题是是否可以在不使用递归函数的情况下解决这个问题；即以顺序形式使用JCUDA 的并行性，尤其是当我们有很多玩家和如此多的分区时。这里的理想解决方案是 MPI 还是 JCUDA？

我有一个非常简单的 scala jcuda 程序，它添加了一个非常大的数组。一切编译和运行都很好，直到我想从我的设备复制超过 4 个字节到主机。当我尝试复制超过 4 个字节时，我得到了 CUDA_ERROR_INVALID_VALUE。

为了更好地了解下面的实际程序，我的内核代码可以编译和运行得很好：

然后我将一些 java 示例代码翻译成我的 scala 代码。无论如何，下面是运行的整个程序：

无论如何，只是为了让你知道我的电脑的规格。我正在使用具有计算 3.0 功能的 GTX 770M 卡的 optimus 设置上运行 Ubuntu 14.04。我也在运行 NVCC 5.5 版。最后，我正在使用 Java 8 运行 scala 版本 2.11.6。我是菜鸟，非常感谢任何帮助。

我已经看过这个http://www.javacodegeeks.com/2011/10/gpgpu-with-jcuda-good-bad-and-ugly.html，它说我必须修改我的内核以仅采用一维数组。但是我拒绝相信在 JCuda 中创建结构并将其复制到设备内存是不可能的。

我想通常的实现是创建一个扩展一些本机 api 的案例类（scala 术语），然后可以将其转换为可以安全传递到内核的结构。不幸的是，我在谷歌上没有找到任何东西，因此提出了这个问题。