728x90 프로그래밍 언어/CUDA5 [CUDA] CudaDeviceProp 정리 Cuda의 디바이스의 속성 Nvidia 그래픽 카드의 정보를 CUDA runtime의 cudaDeviceProp란 구조체를 반환함으로써 알 수 있다. CudaDeivceProp는 아래와 같은 속성을 가진다. 디바이스 속성 설명 char name[256] 디바이스를 식별해주는 아스크 문자열 (ex: GeForce GTX 280") size_t totalGlobalMem 바이트 단위의 디바이스 전역 메모리의 양 size_t sharedMemPerBlock 블록 당 이용할 수 있는 공유 메모리의 최대 양 (바이트 단위) int regsPerBlock 블록 당 이용할 수 있는 32비트 레지스트의 갯수 int wrapSize 하나의 워프가 갖는 스레드의 수 size_t memPitch 메모리 복사 시 허용되는 피.. 2021. 4. 5. [CUDA] printf not working 1) The first way I tried to resolve my problem: cudaDeviceSynchronize() Some posts and blogs suggest using cudaDeviceSynchronize() as a solution for not working printf() in CUDA [1][2]. The point of their suggestion is that the host code* is over before receiving printf() message from the device codes**. So, before ending the host code, by synchronizing the device codes (cudaDeviceSynchronize), .. 2021. 1. 5. [CUDA] 클러스터의 계산노드 nouveau 문제점 해결 현재 상황 및 문제점: 1. 현재 상황 •Diskless cluster로 구성된 마스터 서버와 계산노드들이 존재 - 해당 Diskless cluster의 디렉토리 구조는 아래의 링크를 참조하기 바람 - 마스터 서버의 /computation_node/nfsroot를 모든 계산노드들이 NFS 마운트를 통해서 자신의 “/” 루트 디렉토리로 인식 •계산노드와 마스터 서버에 CUDA를 설치하여 GPU를 통한 병렬 계산을 하고자 한다. •마스터 서버에는 CUDA 11.1 및 Nvidia 그래픽 드라이버가 정상적으로 설치가 되었다. - CUDA 11.1이 설치된 경로: /usr/local/cuda-11.1 •계산노드들은 마스터 서버의 /usr 디렉토리를 자신의 /usr 디렉토리에 NFS 마운트하였기 때문에, CUDA.. 2020. 12. 28. [CUDA] CUDA11.1 Install: Missing recommended library: Cuda 11.1을 설치를 한 후 아래와 같이 missing recommend libraries가 발생했다. $ sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run --toolkit --toolkitpath=/usr/local/cuda-11.1 =========== = Summary = =========== Driver: Installed Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-11.1/ Samples: Installed in /home/users/, but missing recommended libraries Please make sure that - PATH includes /usr/local/cuda-11.1/bin - LD_LIBRARY_PATH includ.. 2020. 12. 25. [CUDA] 한 컴퓨터에 여러 버전 cuda 설치하기 저의 경우에는 Diskless cluster 구조에서 몇몇 계산노드들이 서로 다른 그래픽 카드를 가지고 있습니다. 그래서 서로 다른 버전의 cuda를 설치해야하나 싶었지만, 조사를 하다보니 CUDA SDK의 compute capability 범위 내에 해당 그래픽 카드의 compute capability가 있으면[1][2] 된다고 하여 결국 최근 버전인 cuda-11.0을 설치하였습니다. 개인적인 정리로써 여러 버전의 cuda를 하나의 컴퓨터에 설치하기 위해서 자료를 조사했던 부분을 아래에 정리를 했습니다. 1. 왜 사람들은 CUDA를 이용하는가? 근래에 사람들이 CUDA를 이용하는 크게 두 가지이다. (1) Nvidia GPU를 병렬 프로그래밍의 목적으로 활용하기 위해서 (GPGPU: General p.. 2020. 12. 24. 이전 1 다음 728x90