問題タブ [tegra]

私は本当に立ち往生しています。以前に Tegra Development Pack をインストールしましたが、すべて問題なく動作していました。すべてのサンプルがビルドされ、エラーなしで実行されました。サンプルを少しいじりすぎて、動作しなくなりました。バックアップがなかったので、Tegra Development Pack をアンインストールして再インストールするのが最も簡単な方法だと判断しました。再インストールしてから、サンプルを機能させることができません。

コンソールの出力は次のとおりです。

私のビルド パスは、Pack 自体が設定したものに設定されています。${CYGWIN_HOME}/bin/bash

ndk-build を直接指定した場合:/Users/jordan/NVPACK/android-ndk-r8d

次に、すべてのプロジェクトをクリアしてビルドします。ただし、エラーはまだ存在します。

OpenCV Manager がデバイスに正しくインストールされています。サンプルから以前に作成した Face-Detection APK をインストールすると、それが実行されるため、これが正しいことを確認できます。

なぜ以前は機能していたのかわかりませんが、何も変更していないことを考えると今は機能しませんか?

LogCat の出力は次のとおりです。

これを再び機能させるために提供された助けに感謝します。

編集: OS X 10.8.4 - 4.3 の Nexus 4 & 4.1.2 の Xperia SP

次に、Tegra Development Pack を XP 仮想マシンにインストールしてみます。

更新: XP 仮想マシンで再び問題なく動作します。少なくとも今は仕事を続けることができます。

QNX (x86_64 またはその他) で nVidia CUDA を使用できますか? また、これにはどのようなドライバーが必要ですか?

リンクでこれについて何も見つけられませんでした。#46 の回答は「わかりません」のように聞こえ ます http://www.qnx.com/news/web_seminars/faq_multicore.html

しかし、QN​​X は NVIDIA Tegra プロセッサ ファミリのサポートを含めることを考えています: http://www.qnx.com/news/pr_5306_1.html

また、nVidia は来年、nVidia Tegra5(Logan) ARM+GK1xx に CUDA と OpenCL のサポートを追加する予定です: http://en.wikipedia.org/wiki/Tegra#Logan

http://www.ubergizmo.com/2013/07/nvidia-tegra-5-release-date-specs-news/

そして、QNX(ARM) 上の nVidia Tegra5(ARM+GK1xx) で CUDA を使用できますか? QNX(x86) はどうですか?

Mountain Lion 10.8.4 で Nexus 7 用の Android カーネルをコンパイルすると、致命的なエラーが発生しました: 'elf.h' ファイルが見つかりません:

カーネルのコンパイルを続行できるように、これを修正する方法を知っている人はいますか?

Android (ルート化されていない) では、実行時に Android CPU、特に TEGRA デバイスを検出する API または方法はありますか?

ありがとう

Tegra Android Development Packをアンインストールし、Eclipse の NDK 設定をandroid-ndk-r9cとして手動で再構成しました。

しかし、削除された C:/NVPACK パスに Eclipse がまだ一致しているようです。この問題を解決する方法を教えてください。

構成のビルド プロジェクト OpenCV サンプルのデフォルト - ネイティブ アクティビティ **

C:\android-ndk-r9c\ndk-build.cmd...

.....make.exe: *C:/NVPACK/android-ndk-r8/sources/android/native_app_glue/android_native_app_glue.c', needed by obj/local/armeabi-v7a/objs-debug/android_native_app_glue/android_native_app_glue.o'をターゲットにするルールはありません。止まる。

JNI Android Application をプロファイリングしています。これまでのところ、Android-NDK-profiler でプロファイリングできました。非常に単純なので、さらに進んで、キャッシュミス、バス速度などのハードウェアの情報も取得したいと思います.

NVidia Tegra プロファイラーは非常に強力であると読みましたが、それをサポートするデバイスに関する情報はあまりありません。Tegra 4 が必要であることはわかっています。たとえば、このデバイスはそれをサポートしています: http://shield.nvidia.com/。

問題は、カメラが統合されていないため、私には有効ではないということです.

Nvidia Tegra プロファイラーと互換性のあるモバイルやタブレットなどのデバイスを試した人はいますか??

私は、CUDA 6 を使用して Jetson TK1 用の CUDA アプリケーションを作成しています。マーク・ハリスのブログ投稿で印象を受けました。

Jetson TK1: どこでも CUDA を利用できるモバイル組み込みスーパーコンピューター

Tegra K1 のメモリは物理的に統合されています。cudaMallocManagedが通常よりもグローバル メモリの方が大幅に高速であることを示す結果も観察しcudaMemcpyました。これはおそらく、統合メモリがコピーを必要としないためです。

しかし、アプリケーションの一部にテクスチャ メモリを使用したい場合はどうすればよいでしょうか? を使用したテクスチャのサポートが見つからなかったcudaMallocManagedので、通常cudaMemcpyToArrayとbindTextureToArray?を使用する必要があると想定しました。

前述の方法を使用すると、多くの場合うまくいくように見えますが、によって管理さcudaMallocManagedれる変数によって、奇妙なセグメンテーション エラーが発生することがあります。これは、テクスチャ メモリを統合メモリと共に使用する正しい方法ですか? 次のコードは、その方法を示しています。このコードは正常に動作しますが、私の質問は、これが正しい方法なのか、それともセグメンテーション違反などを引き起こす可能性のある未定義の動作を作成する可能性があるのか​​ということです。

私が奇妙だと思うもう 1 つの点はcudaDeviceSynchronize()、コード内の を削除すると、常にセグメンテーション エラーが発生することです。同期せずに読んだ場合、結果が完成しない可能性があることは理解していますが、変数にまだアクセスできるべきではありませんか?

誰にも手がかりがありますか？

マティアス

(GK20a GPU) tegra k1 の SM ごとにいくつの常駐ワープが存在しますか?

ドキュメントによると、次の情報を入手しました。tegra k1には、1つのSMXと192コア/マルチプロセッサがあります

マルチプロセッサあたりの最大スレッド数: 2048 ブロックあたりの最大スレッド数: 1024 SMX あたりの最大ブロック数を指定できる人はいますか?

32 * 4 = 128 (ワープ内のスレッドの数 * ワープの数) (4 つのワープを発行して同時に実行できる AS ケプラー) のスレッドが同時に実行されていますか? いいえの場合、同時に実行されるスレッドの数は?

それを解決して理解するのを手伝ってください。