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GPU から float 操作の最大数 (フロップ単位) を取得するにはどうすればよいですか?

たとえば、GK20A GPU (Tegra K1 に組み込まれている) では、最大 852 Mhz まで動作し、192 個の cuda コアを備えています (仕様を正しく読めば、それぞれがサイクルごとに 1 つの基本的な fp 操作しか実行できません) 。 852 Mhz までは、基本的には 852 * 192 = 163 GFLOPS でした。

ただし、Nvidia はTegra K1で少なくとも380 GFLOPSを誇っています。何が欠けていますか？

私は韓国からの大学院生です。最近、OpenCL と NVIDIA JETSON TK1 の勉強を始めました。

NVIDIA JETSON K1 は CUDA プログラムを実行できるので、ここに私の質問があります。NVIDIA JETSON で OpenCL カーネルを実行したいのですが、簡単な例をコンパイルすると、エラー メッセージが表示されます"CL/cl.h" header no such file or directory。

では、NVIDIA JETSON TK1 で OpenCL カーネルをコンパイルして実行するにはどうすればよいでしょうか?

h264 からビデオをデコードし、再エンコードして udp 経由でクライアントに転送しようとしています。

トランスミッター側:

受信側:

テストのために NVidia Tegra TK1 でローカルに実行しましたが、エラーは発生していませんが、何も表示されていません。

追加するものを見た人はいますか？前もって感謝します。

私のマシンでコンパイル/正常に実行されるプログラムがあります。Nvidia Jetson TK1 を手に取り、その上で実行してみました。linux4tegraの最新バージョンにフラッシュし、こことここの指示に従ってcudaとopencvをインストールしました。メイク ファイルを実行しようとすると、リンカー エラーが発生します。

すでにいくつかの cuda SO をシンボリックリンクしましたが、これらがどこから来ているのかわかりません。

私のメイクファイルは次のようになります。

パッケージ構成は以下を返します:

何か案は？私の最初はヘッダー/ SOの不一致でしたが、これらはすべて同じパッケージのnvidiaからのものだったので、そうは思えません。

gcc arm クロス コンパイラ (arm-eabi-g++) を使用してアプリケーションをコンパイルしています。jetson tk1 ターゲットでコードを実行したい。実行可能ファイルをコピーしてターゲットで実行すると。というエラーが表示されます-bash: ./Proj: No such file or directory

ターゲットで実行するために、ビルド中に追加の条件を含める必要がありますか?

機能する他のクロスコンパイラを提案できる人はいますか?

Android Works の機能リスト ( https://developer.nvidia.com/AndroidWorks ) には、Android サポート ライブラリが含まれています。ただし、リンクする方法がわかりません。ほとんどの場合、com.android.support:appcompat-v7:22.2.1 などを Visual Studio のビルド設定のどこかに配置する必要があります。私はそれがリンクされていないことを知っています

「パッケージが存在しません」で失敗します。

Visual Studio で NVidia CodeWorks を使用しようとしています。私はNvidia Tegraの世界ではまったく新しいです。

最新の Visual Studio 2015 Professional (試用版) と CodeWorksforAndroid-1R3-windows をインストールしました。

新しいプロジェクト (Android アプリケーション / Nsight Tegra) を作成しようとすると、次のエラーが発生します。

以前に発生したいくつかの Visual Studio アドオン エラーを思い出しますが、どうすればよいかわかりません。

みんな、それを手伝ってくれませんか？

opencv を使用して、 Jetson TKでリアルタイム パノラマ ビデオ スティッチング アプリケーションを作成しようとしています。その上で opencv のサンプル stitching_detailed.cpp をテストし、GPU を使用した場合と使用しない場合の結果を比較しました。1240x720の画像を30枚スティッチしたところ、GPU で約 33 秒、CPU で約 45 秒かかりました。厳しい GPU の結果でさえ高速ですが、リアルタイムとはほど遠いものです。私の目的は、1240x720 を 30 FPS でスティッチすることです。GPU を使用して opencv のパフォーマンスを改善するには、どのような手順を実行すればよいですか。私のopencvバージョンは2.4.12 Opencv4Tegraです

画像のスティッチングを実行し、OpenCV を使用するアプリがあります。以前は機能していましたが、突然 (ランダムに?) 常にクラッシュします。なぜこれが起こるのかわかりません.コードを変更していませんが、その機能を数週間試していません. その間、Nvidia Shield に Android のアップデートがあった可能性があります。

以前は OpenCV 2.4.10 で動作していましたが、そのバージョンでは動作しなくなったため、同じ動作を示す OpenCV 3.0.0 に切り替えようとしました。

私のセットアップ：

• Android 5.1.1 の Nvidia Shield
• インストールされOpenCV_3.0.0_manager_3.00_armeabi-v7a.apkたマネージャー
• ビルド対象は Android 5.1.1
• Android SDK の OpenCV 3.0 ライブラリを Android プロジェクトに統合しました。SDK 内では、これはライブラリへのパスです。%path-to-sdk%/OpenCV3-android-sdk/sdk/java

私のアプリケーションは次のように動作します: OpenCV の読み込みと初期化に成功したようで、いくつかの画像のキャプチャとステッチも開始します。3 つまたは 4 つのイメージの後、クラッシュします。クラッシュ中に記録された Android ログは次のとおりです。

この動作の理由は何ですか?

構成中に何かを見逃した可能性がありますか? （OpenCVマネージャーに関する何か？）

エラーを絞り込むために私ができることはありますか?

アップデート：

Nvidia Shield の問題をまだ特定できていません。OpenCV 内のどこかでクラッシュするだけです。2 つの異なる Nvidia Shield デバイスでテスト => 両方でクラッシュ。同じビルド + 同じ構成は、同じ GPU (Nvidia K1) を搭載した Google Nexus 9 でクラッシュすることなく実行されます。クレイジー回！

Jetson tk1 上の Linux 4 tegra 用のカーネル モジュールの 1 つに問題があります。カメラドライバーをカーネルに統合しようとしています

モジュールをカーネルに挿入しようとしていて、ターゲット マシンですべてをコンパイルしました。これがカーネルモジュールの modinfo です。

uname -r コマンドの出力は次のとおりです。

Sudo insmod mymodule.ko を実行しているときに、まだこの出力が得られます

dmesg/syslog/kern ログ ファイルを調べてみましたが、モジュールの挿入が失敗した理由についての情報がありません。他のスレッドも調べたところ、通常、モジュールが正しいヘッダーを使用してコンパイルされたことを確認するように指示されています。私の理解では、「vermagic」と「uname -r」は似ていますが、バージョンが正しいと仮定しています (それについては非常に間違っている可能性があります)。

アイデアが不足していて、何か見逃していないか知りたいです。

乾杯。