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到目前为止我遇到了什么： cudaIpcGetMemHandle，cudaIpcOpenMemHandle和cudaIpcCloseMemHandle
问题：如何使用上面的函数名来实现IPC？
浏览 4提问于2013-11-06得票数 2
我是CUDA的新手，正在学习如何在我的项目中使用CUDA IPC。关于CUDA示例here：程序如何知道shm->n进程的数量？
浏览 35提问于2020-06-24得票数 0
当我试图打开IPC内存句柄时，我会得到cudaErrorInvalidDevice，但我不知道为什么。我在CentOS 6.6上使用四种CentOS。handle_cuda_error(cudaSetDevice(device_id));在另一个过程中，我这样做：
handle_<em
浏览 6提问于2015-08-19得票数 1
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_kwargs) h = drv.mem_get_ipc_handle(x_gpu.ptr)我在Windows 7 x64环境中使用Python3.7，CUDA 9.2。Windows中不支持CUDA IPCMemoryHandle吗
浏览 0提问于2018-09-01得票数 0
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我正在开发一个库，它使用CUDA和MPI为微分方程的求解做动态工作负载分配。我有许多节点，每个节点都有一个NVIDIA GPU。当然，每个节点也有多个进程。我已经读到，由于使用虚拟寻址，所以通过MPI共享指针值是禁忌的，但是由于所有GPU数据都驻留在一个内存空间中，而且由于gpu_input_buffer.u_buffer是一个设备指针，我认为这应该是好的正如已经指出的，CUDA API有用于此目的的IPC内存句柄，但我无法找到有关如何使用MPI共享此内存句柄的任何信息
浏览 4提问于2020-03-02得票数 0
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是否有办法使同一GPU上的两个不同的CUDA应用程序同步？
我有两个不同的过程:原始过程和后处理。最初的进程是使用GPU。现在我们也要将后处理迁移到GPU。
浏览 3提问于2020-08-24得票数 1
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我想要重叠使用GPU的许多码头集装箱。Nvidia提供了这样一种实用工具:多进程服务( Multi )，这是文档化的。具体来说，它说：
默认情况下，命名管道被放置在/tmp/nvidia-mps/中，因此我使用卷与容器共享该目录。但这还
浏览 4提问于2017-08-16得票数 2
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我遵循cuda示例来实现cudaIPC。在我有两台机器之前，每台机器都有8个GPU。假设我们有工作进程和服务器进程。在我的例子中，工作人员必须使用cudaIPC将数据发送到服务器。但是如果我仍然使用旧的逻辑，它会报告：Check failed: e == cudaSuccess || e == cudaErrorCudartUnloading CUDA: invalid device我想知道cudaIPC是否只能在进程之间使用？对于我的情况，我应该如何修改我的实现？
浏览 5提问于2021-03-01得票数 0
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如果两个进程可以共享一个相同的CUDA上下文，我认为这将是微不足道的-只是传递GPU内存指针。是否有可能在两个进程之间共享相同的数据自动化系统上下文？
浏览 10提问于2017-02-03得票数 14
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码头映像是使用CUDA版本9.0创建的。我有Tesla T4 GPU和驱动程序版本470.129.06在我的亚马逊EC2实例。我想把CUDA的版本从9更新到10.0。是否可以在码头集装箱内更新cuda版本？如果是，我们如何更新？你能分享一些有用的链接吗？我正在运行的命令是：
nvidia-docker run -it --rm -v /Path_
浏览 6提问于2022-06-09得票数 -1
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知道如何强制释放记忆吗？ torch_dtype=torch.float16pipe = pipe.to('cudapayload.seed = random.randint(-999999999, 999999999)
# Run inference
浏览 40提问于2022-10-17得票数 0
docker run --gpus '"'device=$CUDA_VISIBLE_DEVICES'"' --ipc=host --rm -it \ --mount src=$IMG_DIR,dst=/img,type=bind,readonly \
浏览 57提问于2022-10-16得票数 0
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我不想让python应用程序在windows上运行，我得到了一个ZMQError:协议不支持，这是因为在Windows上不支持ipc。从我所读到的情况来看，从ipc到tcp协议的更改应该像更改bind()中使用的字符串一样容易。master_addr = 'ipc://{0}/sailfish-master-{1}_{2}'.format(
浏览 6提问于2014-11-03得票数 5
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当我使用MPI_Send，MPI_Ssend，MPI_Rsend时，如果数据的大小超过了急切的阈值(在我的程序中是64k)，那么在调用MPI_Send期间，我的程序就挂起了。: 1 MV2_CUDA_ENABLE_IPC_CACHE : 0 MV2_CUDA</em
浏览 5提问于2014-12-11得票数 4
我决定尝试编写一个达到峰值IPC的CUDA内核，这对我是有教育意义的，所以我想出了这个内核(为了简洁起见，主机代码省略了，但是可用的)。，但最终却得到了一个糟糕的IPC 0.186。ubuntu@ip-172-31-60-181:~/ipc_example$ nvcc saxpy.cu
ubuntu@ip-172-31-60-181:~/ipc_example$ sudo nvprof--metrics achieved_occupancy --metrics ipc
浏览 1提问于2021-08-10得票数 0
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容器是使用以下命令创建的 --mount srcbind,readonly \ -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=$CUDA_VISIBLE_DEVICES
浏览 10提问于2021-12-26得票数 -2
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Java到C++进程间通信
、、、、
我的应用程序由在同一台机器上运行的两个组件组成，2) C++模块，它使用OpenCV和CUDA进行重计算步骤2:对Java中calc()的连续调用调用C++模块中的calc()方法，该方法使用传递的参数进行一些处理，使用GPU内存上的数据并将结果发送到C++层。我的问题是如何以较低的开销在Java和C++进程之间实现这个IPC？
一个明显的方法是使用TCP套接字(可能<em
浏览 0提问于2018-09-25得票数 2
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我在机器中添加了一个GeForce GTX1080Ti(运行Ubuntu18.04和使用Python3.7运行Anaconda )，以便在使用PyTorch时使用GPU。由于这也是Ubuntu存储库中的版本，我简单地安装了CUDA工具包，其中包括：再说一次，这似乎没问题：
$ nvccsg.archive.ubuntu.com/ubuntu bionic/multiverse amd64 Pac
浏览 5提问于2019-01-19得票数 13
我是CUDA的新手，因此我试图了解哪些指标对性能很重要。它运行在Tegra X1上，平均为47 at，每块有1584个块和1024个线程。0.11% 0.11%ipcExecuted IPC 3.600738 3.600738 3.600738
为什么Warp Execut
浏览 3提问于2016-10-18得票数 4
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随着时间的推移，我将在CUDA示例SDK中的一些基准内核(例如matrixMul和dxtc和.)的CUPTI分析器的帮助下进行分析。但是CUPTI普罗夫勒返回的值为零。是因为内核很小吗？因为当我使用更大的内核时，它会返回一些非零值，比如说IPC。我将两个样本之间的时间间隔设置为70毫秒。
问题是，随着时间的推移，是否可以使用CUPTI对一个中小型内核进行剖析？如果是的话。多么?
浏览 8提问于2021-12-18得票数 0
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