可达图计算目前正在解决的问题目前抑制计算速度提升的因素如下：计算出的可达图数据不能均匀分布在哈希表中，可参考jdk8中hashmap源码结合
我刚刚开始学习如何使用Numba和CUDA进行编程，因此此代码可能是非常错误的，但是我不明白为什么它不
在编译源代码时，我仍然无法完全理解cuda的计算能力。
假定二进制文件是使用（<strong> code = sm_30
我想用整数1替换设备矢量的所有非零元素。我特别想仅使用CUDA库执行此操作。
有没有推力功能可
由于某些与“虚拟表”或“虚拟指针”相关的原因，Cuda似乎不允许我“将从虚拟基类派生的类的对象传
我有一个非常简单的CUDA项目：
<ul>
<li>一个<a href="https://developer.nvidia.com/blog/even-easier-introduction-cuda/" re
我有一个矩阵类，其中包括其成员函数的子集，
<pre><code>#ifndef _CMATRIX_CUH_
#define _CMATRIX_CUH_
#include <
两个问题：
<ol>
<li> 根据Nsight Compute，我的内核受计算限制。相对于峰值性能，SM利用率为74％，内
我可以在网上找到许多使用CUDA纹理引用的示例，但很少有依赖纹理对象的示例。我试图了解为什么我的
因此，本指南<a href="https://developer.nvidia.com/blog/how-overlap-data-transfers-cuda-cc/" rel="nofollow noreferrer">here</a>显
我用cuda-C（Win-10上的Visual Studio 2015，GPU设备= TitanXp）编写了以下代码，以计算1D数组（从2D展平）中所有
我正在尝试使用CUDA驱动程序API启动内核。具体来说，我正在打电话
<pre><code>CUresult CUDAAPI cuLaunchKernel(
我使用函数从一些RGB数据创建OpenGL纹理/ CUDA表面对。 <code>cudaSurfaceObject_t</code>可以在CUDA内核中用于GPU加
在以下测试代码中，我们通过GPU初始化数据，然后通过CPU访问数据。我对nvprof的分析结果有2个问题。
我正在尝试在cuda / c ++程序上使用nvprof，但是得到了输出：
<pre><code>======== Warning: unable to locate profiling
我有一个CUDA内核-
<pre><code>template <typename T, typename C>
__global__
void cuda_ListArray_num(
C *tonum,
const T
我试图了解为什么我的CUDA内核的性能相对较低，我希望可以使用NVIDIA Profiler获得一些答案。
我的CU
我正在尝试编译并运行以下名为test.cu的程序：
<pre><code>#include <iostream>
#include <math.h>
#include &
尝试使用<code>std::vector</code>将数据从<code>thrust::device_vector</code>复制到<code>thrust::copy</code>时遇到以下错误
这些是我的假设：
<ol>
<li>有两种类型的加载，已缓存和未缓存。在第一个中，流量通过L1和L2，而在
