Python - загрузка файлов в память с помощью CUDA? [Дубликат]
Пакет Visual Studio NuGet необходимо обновить для новой версии набора инструментов
У меня просто возникла проблема с подключением libpng с Visual Studio 2013. Проблема в том, что в файле пакета были только библиотеки для Visual Studio 2010 и 2012.
Правильное решение - надеяться, что разработчик выпустит обновленный пакет и затем обновит его, но он работал для меня, взломав дополнительную настройку для VS2013, указав на файлы библиотеки VS2012.
Я отредактировал пакет (в папке packages внутри каталога решения), найдя packagename\build\native\packagename.targets и внутри этого файла, скопировав все секции v110. Я изменил v110 на v120 в полях условий только очень осторожно, чтобы пути с именами файлов были все как v110. Это просто позволило Visual Studio 2013 подключиться к библиотекам на 2012 год, и в этом случае он работал.
2 ответа
Прочитайте файл, используя обычные операции с файлами (C ++). Затем передайте данные на устройство, если оно вам понадобится, используя обычные операции cudaMalloc и cudaMemcpy.
Вы не сможете реализовать файловый ввод-вывод непосредственно в CUDA C ++, так как для этого нет API, и GPU не подключается напрямую к файловой системе. Вам нужно пройти через ОС для служб файловой системы.
-
1– GMasucci 25 October 2013 в 14:17
Чтобы ваш файл попал в пространство памяти CUDA, вам нужно будет использовать команду CUDA memcpy после выделения памяти для этой информации (так что cudaMalloc (ваш, malloc, params, здесь) и cudaMemcpy (ваш, memcpy, params , здесь) после того, как вы загрузили синтаксический анализ и сохранили в памяти файл, как обычно на C ++.
Вы могли бы попытаться создать систему cuda для прямого доступа к файлу, но это процесс, который я бы не завидовал пытаясь написать, и соотношение коэффициента усиления к усилиям сделало бы это нежизнеспособным предприятием (кроме доказательства концептуального упражнения).
Надеюсь, что это поможет!:)
-
1– GMasucci 25 October 2013 в 14:12