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我真的被困住了。我之前安装了 Tegra Development Pack，它一切正常。所有示例都构建并运行，没有错误。我把样品弄得太乱了，他们停止了工作。我没有备份，所以我决定最简单的选择是卸载 Tegra Development Pack 并重新安装它。由于重新安装它，我无法让样本工作。

这是控制台输出的内容：

我的构建路径设置为包自己设置的内容：${CYGWIN_HOME}/bin/bash

如果我直接指向ndk-build：/Users/jordan/NVPACK/android-ndk-r8d

然后我清除并构建所有项目。但是错误仍然存​​在。

OpenCV Manager 已正确安装在我的设备上。我可以验证这是正确的，因为如果我安装之前从示例中构建的人脸检测 APK，它就会运行。

我不明白为什么它以前有效但现在考虑到我没有改变任何东西？

这是 LogCat 输出：

我将非常感谢为使这项工作再次正常工作所提供的任何帮助。

编辑：OS X 10.8.4 - Nexus 4 on 4.3 & Xperia SP on 4.1.2

接下来我将尝试将 Tegra Development Pack 安装到我的 XP 虚拟机上。

更新：在我的 XP 虚拟机上再次完美运行。至少现在我可以继续我的工作。

我可以在 QNX（x86_64 或其他）上使用 nVidia CUDA，我需要什么驱动程序？

我通过链接一无所获，在#46 中的回答听起来像“我不知道” http://www.qnx.com/news/web_seminars/faq_multicore.html

但是，QNX 认为包括对 NVIDIA Tegra 处理器系列的支持： http ://www.qnx.com/news/pr_5306_1.html

并且 nVidia 考虑在明年为 nVidia Tegra5(Logan) ARM+GK1xx 添加对 CUDA 和 OpenCL 的支持： http ://en.wikipedia.org/wiki/Tegra#Logan

http://www.ubergizmo.com/2013/07/nvidia-tegra-5-release-date-specs-news/

然后我们可以在 QNX(ARM) 上的 nVidia Tegra5(ARM+GK1xx) 上使用 CUDA，那么 QNX(x86) 呢？

在 Mountain Lion 10.8.4 上为 Nexus 7 编译 Android 内核时，我遇到了致命错误：“elf.h”文件未找到问题：

有谁知道如何解决这个问题，以便内核编译可以继续？

在 Android（非根）中，是否有任何 API 或方法可以在运行时检测 Android CPU，特别是 TEGRA 设备？

谢谢

澄清一下，这个 RISC 基础处理器（Tegra K1）是否可以在不对当今的超级计算机程序进行重大更改的情况下使用，并且可能会改变游戏规则，因为它的功率、尺寸、成本和能源使用情况？我知道它会与某些 x64 或 x86 处理器抗衡。用于当前超级计算机的代码能否轻松转换为在这些移动芯片上运行良好的代码？谢谢。

我卸载了Tegra Android Development Pack并手动将 Eclipse 的 NDK 设置重新配置为android-ndk-r9c。

但是，eclipse似乎仍然匹配到删除的C：/NVPACK路径，请问我知道如何解决这个问题吗？

构建项目 OpenCV 示例的默认配置 - 本机活动 **

C:\android-ndk-r9c\ndk-build.cmd...

.....make.exe: *没有规则来制作目标C:/NVPACK/android-ndk-r8/sources/android/native_app_glue/android_native_app_glue.c', needed byobj/local/armeabi-v7a/objs-debug/android_native_app_glue/android_native_app_glue.o'。停止。

我们最近开始通过 Play 商店对我们的游戏进行 Beta 测试。Nexus 7 用户在启动时报告崩溃，但我不确定如何调试它。开发控制台中的堆栈跟踪如下所示。

我发现调试起来特别棘手，原因有两个，

1. 我没有对 nexus 7 的物理访问权限
2. 堆栈跟踪似乎显示了 libGLESv2_tegra.so 发生的崩溃，但它没有给我一行 java 代码开始。

谁能给我一些关于如何调试的提示？

游戏是100% java，没有NDK，所有渲染都是用OpenGL ES 2.0完成的

我正在分析一个 JNI Android Application 。到目前为止，我设法使用Android-NDK-profiler对其进行了分析。它非常简单，所以我想更进一步并获取硬件信息，如缓存未命中、总线速度等。

我读过 NVidia Tegra 分析器非常强大，但没有太多关于支持它的设备的信息。我知道它需要 Tegra 4，例如这个设备支持它：http ://shield.nvidia.com/ 。

问题是它没有集成相机，所以它对我无效。

有没有人尝试过任何与 Nvidia Tegra profiler 兼容的设备，如手机或平板电脑？

我正在使用 CUDA 6 为 Jetson TK1 编写 CUDA 应用程序。我从 Mark Harris 在他的博客文章中得到了印象

Jetson TK1：移动嵌入式超级计算机让 CUDA 无处不在

Tegra K1 的内存在物理上是统一的。我还观察到结果表明cudaMallocManaged全局内存比普通内存要快得多cudaMemcpy。这可能是因为统一内存不需要任何复制。

但是，当我想将纹理内存用于我的应用程序的某些部分时，我该怎么办？我没有找到对纹理使用的任何支持，cudaMallocManaged所以我假设我必须使用普通cudaMemcpyToArray和bindTextureToArray？

使用前面提到的方法通常似乎有效，但管理的变量cudaMallocManaged有时会给我带来奇怪的分段错误。这是将纹理内存与统一内存一起使用的正确方法吗？以下代码说明了我是如何做到的。这段代码工作正常，但我的问题是这是否是正确的方法，或者它是否可能会产生未定义的行为，从而导致例如分段错误。

我觉得奇怪的另一件事是，如果我删除cudaDeviceSynchronize()代码中的 ，我总是会遇到分段错误。我知道如果我在没有同步的情况下读取结果可能不会完成，但变量是否仍然可以访问？

有人有线索吗？

马蒂亚斯

How many resident warps are present per SM in (GK20a GPU) tegra k1?

As per documents I got following information In tegra k1 there is 1 SMX and 192 cores/multiprocessor

Maximum number of threads per multiprocessor: 2048 Maximum number of threads per block: 1024 Can any one specify value of maximun blocks per SMX?

Is 32 * 4 = 128 (no of threads in warp * no of warp ) (AS kepler allowing four warps to be issued and executed concurrently) threads running concurrently ? if NO, How many number of threads run concurrently?

Kindly help me to solve and understand it.