我正在尝试执行一个使用NCCL的python文件，但我总是收到错误消息
<pre><code>RuntimeError: PureNcclCommunicator r
是否可以使用两个RTX 2060图形卡在D3D12中进行AFR？
我有一个自定义渲染框架，该框架支持D3D12的AFR，
我正在使用tensorflow进行Python项目。我想使用GPU来减少训练模型所需的时间。我已按照步骤安装Cuda Toolkit
当我运行<code>make</code> 时
我知道了
<pre><code>nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_30'
我尝试学习CUDA。它是如此相似。
我尝试在GPU中运行一些代码。
但是我认为这不是很快，我认为这与我
我的PC（Nvidia Geforce GTX 760）中有一块较旧的NVIDIA卡，我想开始进行GPU编程。阅读一些文章后，我了解到
我编写了简单的代码来使用GPU求和一个数组。我使用一维网格和块。每个块计算数组的“块大小的2倍”
这是<a href="https://stackoverflow.com/q/64707813/2189500">this</a>有关使用<a href="https://github.com/microsoft/Windows-classic-sa
<h3>嗨，我在使用dockerized TF Serving时遇到了问题，但未使用我的GPU。</h3>
它将GPU添加为设备0，在其上分配
我正在尝试分析在运行QNX 7和Volta gpu（计算能力7.2）的SOC上在线发现的一段代码。<a href="https://i.stack.imgur
当我在Ubuntu 18.04上的默认存储库中使用gcc-10（和9、8、7）时，即使有以下情况，<code>omp_get_num_devices()</cod
我的环境是
主机：Windows Server 2019
GPU：NVIDIA RTX 2080Ti
来宾系统：Hyper-V Ubuntu Linux 20.04 </
我目前正在尝试在最新的CUDA工具包（版本11.1）上编译darknet。我有一个能够运行CUDA版本5（即GeForce 940M）
我在Ubuntu 18.04上从<a href="https://apt.llvm.org/" rel="nofollow noreferrer">https://apt.llvm.org/</a>安装了<code>clang-11</code>
感谢您抽出宝贵时间研究此问题。
我不确定这是否是Tesla K80的问题，还是我可以尝试其他方法。目
当我们使用混合精度在 Imagenet 上运行 <a href="https://github.com/NVIDIA/apex/blob/master/examples/imagenet/main_amp.py" rel=
所以Linux中有一个命令叫做
<pre><code>nvidia-settings -q=[gpu:0]/GPUCoreTemp
</code></pre>
这给了我这个输出，可
我已经在 GCP 上使用虚拟机实例有一段时间了，我不得不重新启动它，因为我在通过 SSH 登录时遇到了问
一段时间以来，我一直在尝试让 CUDA 在 Ubuntu 20.04 上运行。
<pre><code>ffmpeg -vsync 0 -hwaccel cuvid -c:v h264_cuv
假设我们有一个 FPGA 板，它使用特定接口（例如几英寸远的 PCIE 或以太网）与 jetson nano 板进行通信。一
