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1F推: thx! 會花時間測試看看上述程式05/30 22:16
2F→: 一個問題:用atomicAdd是否就不屬於平行計算了?05/30 22:18
3F→: 用atomicAdd的程式計算速度大概快多少?05/30 22:21
4F推: 實驗結果: 第一個程式(用atomicAdd)速度是原本1.5倍以上06/02 23:16
5F→: 第二個程式(reduction kernal)有點難,再研究摟06/02 23:19
1F→: 抱歉, 資料形式: 800列600行的隨機數05/18 23:41
2F→: 目的: 把每一列的數據加起來05/18 23:44
3F→: int bdx = blockIdx.x; int tdx = threadIdx.x;05/18 23:48
14F→: 實驗結果: main func中用cublasSdot作很慢(時間需100倍)05/23 22:05
15F→: 在__global__ 中用cublasSdot難編譯 (makefile需修正)05/23 22:07
16F→: 在我用的.cu程式(ubuntu環境)好像沒辦法用std::函式05/23 22:09
21F→: thanks!!05/26 23:10
7F→: 謝回應,難怪現在paper很少在導反向傳播公式02/25 22:10
4F→: 已經合成一個dataset,是三個2分類loss,因原set1 data沒BC11/17 20:18
6F→: 可以知道來自哪一個dataset11/17 20:18
7F→: 其實類似Caffe的ignore label 功能11/17 20:19
8F→: google結果不曉得這東西到底學術上怎麼稱呼11/17 20:20
4F→: 可能是BIOS問題,寫信去反應,負責任的工程師會想辦法09/12 20:45
19F→: 之前買AS牌筆電也是灌GPU有問題,寫信去反應對方當然不回09/14 21:50
20F→: 一年後BIOS更新,灌GPU沒問題了09/14 21:52
21F→: 花幾萬塊買新筆電想跑GPU結果不能灌,那種感覺只有X09/14 21:57
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