[问题解决]《GPU高性能编程CUDA实战》中第4章Julia实例“显示器驱动已停止响应,并且已恢复”问题的解决方法
以下问题的出现及解决都基于“WIN7+CUDA7.5”。问题描述:当我编译运行《GPU高性能编程CUDA实战》中第4章所给Julia实例代码时,出现了显示器闪动的现象,现象很快消失,并在窗口右下角弹出“显示器驱动已停止响应,并且已恢复”的提示,而最终并未得到Julia应有的计算结果,在命令行窗口中显...
《GPU高性能编程CUDA实战》附录一 高级原子操作
▶本章介绍了手动实现原子操作。重构了第五章向量点积的过程。核心是通过定义结构Lock及其运算,实现锁定,读写,解锁的过程。●章节代码#include<stdio.h>#include"cuda_runtime.h"#include"device_launch_parameters.h"#...
《GPU高性能编程CUDA实战》附录二 散列表
▶使用CPU和GPU分别实现散列表●CPU方法#include<stdio.h>#include<time.h>#include"cuda_runtime.h"#include"D:\Code\CUDA\book\common\book.h"#defineSIZE(100*1...
Python笔记_第四篇_高阶编程_进程、线程、协程_5.GPU加速
Numba:高性能计算的高生产率在这篇文章中,笔者将向你介绍一个来自Anaconda的Python编译器Numba,它可以在CUDA-capableGPU或多核cpu上编译Python代码。Python通常不是一种编译语言,你可能想知道为什么要使用Python编译器。答案当然是:运行本地编译的代码要...
《GPU高性能编程CUDA实战》第三章 CUDA设备相关
▶这章介绍了与CUDA设备相关的参数,并给出了了若干用于查询参数的函数。●代码(已合并)#include<stdio.h>#include"cuda_runtime.h"#include"device_launch_parameters.h"#include"D:\Code\CUDA\b...
关于Python的GPU编程实例近邻表计算的讲解
本文主要讲解了Python的GPU编程实例近邻表计算,通过一个近邻表计算的案例,给出了适用于GPU加速的计算场景。需要了解的朋友可以参考一下这篇文章