我正在生成大量随机数，总计超过GPU可用内存的一半。我正在循环执行此操作。
当我第二次（或第
我有一个CUDA内核-
<pre><code>template <typename T, typename C>
__global__
void cuda_ListArray_num(
C *tonum,
const T
我使用的是Ubuntu 18.04（64位），我试图使用使用Cupy的函数对一些数据进行重新采样，但是收到了错误<code
我正在使用<code>cupy</code>。我有两个GPU。我使用代码<code>cp.cuda.Device(1).use()</code>将当前设备从设备0更改
我写了一个python包，可以做一些事情（具体无关紧要）。使用该软件包时，用户可以指定是否使用可用
几乎所有在线提供的Numba，CuPy等示例都是简单的数组添加，显示了从CPU单核/线程到GPU的加速。而且命令
我正在用cupy用pytorch运行cuda代码。
我的环境是
ubuntu 20，anaconda-python 3.7.6，nvidia-driver 440，cuda 10.2，
我注意到<code>fill_value</code>中的<code>numpy.full()</code>参数可以是一个数组。
<pre><code>>>> a = np.arang
下面是一个名为<code>job()</code>的简单函数，可以在GPU中执行多个CuPy任务。
我如何指示CuPy同时运行<
我正在使用Cupy创建矩阵和数组。我只是想删除矩阵的第一行，然后将新数组水平附加到矩阵中。我计划
我想通过scipy内置的低通滤波器发送一些数据。我正在用下面的一些数据数组进行测试。使用numpy时，它
我正在尝试从本文的文档中获取卷积
<a href="https://docs.cupy.dev/en/latest/reference/generated/cupy.convolve.html" rel="no
我正在Chainer中运行SSD300模型进行对象检测。 GPU是GeForce 2080 RTX Ti。在n个时期之后进行训练时，训练失败
我想在Windows上安装cusignal python软件包，我正在按照以下github <a href="https://github.com/rapidsai/cusignal" rel="nofol
我开始实现DL代码，这是我第一次使用DL，GPU和Cupy。我做了一个玩具示例，该示例在同一台机器上的不同
<strong>是否可以直接测试任何内核当前是否正在使用cuda设备？</strong>
我有一个后台线程，可在分
我在释放cupy中分配的内存时遇到问题。由于内存限制，我想使用统一内存。当我创建一个将分配给统一
我正在处理Cupy的问题。我目前正在使用Cupy，并且在非常令人满意的高速下效果很好。但是当我使用<code>
我想在阅读TfRecords的同时进行一些扩充，我一直在使用tf.numpy_function，然后将其包装到tf.function，但是我
应该可以使用cupy / cudf进行填充吗？这个想法是执行schimitt触发函数，例如：
<pre><code># pandas version
df =
