我的核函数数据量比较小，占不满4090的计算资源，而且还需要对计算结果进行回传，要进行很多次。 我使用流进行核函数并行，让数据计算与传输同时进行达到隐藏延迟的目的。 因本人比较菜，遇到如图问题，一开始并行的很好，但是为什么后半段效果就完全没有呢。而且

神秘的cuda,将函数砍掉一半，运算速度反而下降一倍..................

如题：cuda线程能挂起吗？

// 如题: vs2022, cuda 12.6 __device__ volatile int a = 0; __device__ volatile int b = 0; __global__ void ga()//使用流1 { a = 1; f

// 源代码如下, VS2022, cuda 12.6, __global__ void SetBool(volatile int* b) { if (ptrdiff_t(b) > 100) * b = 1; else __nanosleep(1)

// vs2022, c++20, cuda12.6, x64, DEBUG // // 请教下，为什么在自建lib项目中使用了<iomanip>， // 而如果在cuda动态并行项目中，使用了此lib, 但不主动使用<iomanip> // 那么

结构体中有数组，结构体传入GPU后在核函数中分配了数组内存(new)，给数组传入了数据 怎么把数据带回CPU端

兼职职位、时间自由、地点自由，不耽误个人事宜。 根据要求完成CUDA相关任务 薪资：200-300/h,200-800/次(根据难度上下浮动) 招聘要求: 1.国内985/211/qs前300院校本科大三以上在读或毕业。 2.四级/六级500左右/雅

我的内核函数执行较慢，于是我想通过调试来判断是什么因素影响了CUDA内核的执行速度。 我从后向前不停地注释代码，然后反复测试执行时间，发现当代码注释到某一段后，其整体运算时间突然由25s降低到了9s。然后发生跳变的那条注释代码是一条非常普通的运算，不

如果直接写核函数实现显存到显存的拷贝 __global__ void NavieCpy(cufftComplex* src, cufftComplex* des) { int id = blockIdx.x + threadIdx.x * gri

CUDA Texture memory的大小限制该如何理解

在博世官网下载的BS350软件，可是没有办法安装 安装时候弹出未安装过以前的软件 可是在官网和其他网站上寻找了大半天也没有低版本的软件下载 有没有大佬可以解惑，帮个忙

我想问一下，我自己写cuda跑1000轮训练，一开始还比较快，一百轮之后每轮的耗时会越来越慢。有人遇到类似的问题了吗？之前看到都是说GPU训练需要预热，应该会越来越快，为什么会越来越慢呢？内存监控也没有出现异常的地方

代码如下： 输出结果： 请教一下啊，难道每个线程都访问相同的显存地址，并给地址赋值，这不会数据冲突吗？

前段时间因为工作需要写了一个png图片处理的功能，由于需要逐像素的处理，所有上了cuda。之前运行一直都是正常的，处理过的最大图像最大差不多是8k。今天突然接到反馈说图像处理失败了，排查了一下午，结果发现问题本身非常奇怪。 总体而言就是只对特定数据量

我最近在写代码的时候用到了FFT，在matlab中一个2097152点的数据进行FFT用了0.15S，在cuda中用CUFFT库中的C2C，用了0.14S，只相差了0.1S，请问本来就是这样子的吗？可是我在网上查资料发现CUFFT按理说应该提速100

我做了一个测试，分别用洗牌束指令与共享内存进行归约计算，一个block内，循环做100000次，结果如下： 为什么洗牌束指令的速度不如shared memory？按照cuda操作指南的描述，洗牌束指令应该更快的，是程序有问题么？

使用的时pycharm，显卡为nvidia 2060 运行网上别人写的测试代码，据他所说gpu运行速度应当比cpu快很多 结果我自己运行时刚好相反，我是gpu设置出错了，还是代码有问题？请大佬指点!!! from numba import cuda

我在进行cuda多gpu进行计算时，cudaSetDevice(i)设置使用第一张显卡计算的结果没有问题，但是在使用第二张显卡时却无法计算出正确的结果，cudaMemcpy后结果为初始的默认值，请问有没有老哥知道这是什么原因？