2011-07-30 22 views
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リモートデスクトップ接続を使用しているNvidiaカード(CUDA互換)を搭載したデスクトップに接続しています。リモートデスクトップを使用してcudaコードを実行する方法は?

私は現在モニターを持っていないので、これをやっています!したがって、私は一時的にノートパソコンを使用してデスクトップに接続し、CUDAコードを実行しています。

リモートデスクトップはNvidiaカードを認識しません。 cudaGetDeviceCount()が非常に大きな数値を返しています。私は自分のPCに1台のNvidia 460しか持っていません。

どうすればこの問題を解決できますか?他のリモートソフトウェアを使用すべきですか?

答えて

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このように、リモートデスクトップは使用できません。

代わりにSplashtop Remote DesktopなどのVNCクライアントを使用できますが、無料です。

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SplashtopはVNCクライアントであり、いくつかの鐘や笛があります。他のVNCクライアントも使用できます - TurboVNCは無料で非常に高速です。 RealVNCとTightVNCも機能します。 – harrism

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別のネットワークのものにアクセスすることはできません。その場合は購入する必要があります。 –

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リモートデスクトップを使用しているときにディスプレイがビデオカードに接続されていないため、これを行うことはできません。

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私はプロセスの例を使用して、私のGPUの使用をログインしたときでいただきまし奇妙これについて私がログインしているときは私のNvidiaカードの〜23%、ログアウトしているときは0%を使用しています。 Windows 8の実行とRDP 7を使用した接続 –

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私の知る限り、リモートデスクトップではcudaを使用する方法はありません。

リモートデスクトップでグラフィックカードにアクセスできません。 これは、ビジュアルリモートシェルのように機能します。リモートデスクトップには、GUI要素がどのように表示されているかがわかります。 レンダリングはノートパソコンで行われます。

VNCまたはTeamViewerのようなものは、VNCが実際に画面上にあるものを送信するため動作します。

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rCUDAを使用することができます。

http://www.gap.upv.es/rCUDA

rCUDA Frameworkは、リモートCUDA対応機器の同時使用を可能にします。

rCUDAは、クライアントとサーバー間の通信にソケットAPIを使用します。したがって、これは3つの異なる環境で役立ちます。 クラスタ。 High Performance ClustersにインストールされているGPUの数を減らす。これにより、GPUの使用量が増加し、エネルギー節約だけでなく、取得コスト、保守、スペース、冷却などの関連する節約が増加します。 アカデミア。コモディティネットワークでは、いくつかの高性能GPUへのアクセスを同時に多くの学生に提供します。 仮想マシン。物理マシン上のCUDA機能へのアクセスを可能にする。

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Windowsを使用していない限り、SSHは良い選択です。 IDEを使用している場合やテキストエディタでマウスを使用したい場合は、CUDAを実行している間もX11転送は引き続きサポートされます。

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Windowsのリモートデスクトップを使用してAmazonのHPCインスタンスに接続します。そこに問題なくCUDAベースのコードを実行できます。したがって、Windowsリモートデスクトップ接続を介してGPUにアクセスすることは技術的に可能です。私はアマゾンが何をしているのか全く分かりません。

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Tesla Compute Clusterドライバモデルでは、WindowsリモートデスクトップでCUDAを使用できます。これは、AmazonのHPCインスタンスがどのように機能するかを示しています。 – Wally

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正しいです、彼らの特別な[TCCドライバ](http://http.developer.nvidia.com/ParallelNsight/2.1/Documentation/UserGuide/HTML/Content/Tesla_Compute_Cluster.htm)です。 Teslaインスタンスタイプ( 'cg1')は、このドライバをサポートしていないGrid K520s(' g2'インスタンスタイプ)に置き換えられています。 – Hans

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実際にリモートデスクトップアプリケーションは、スピードを考慮して行われている、あなたはすべてのでグラフィックカードにアクセスすることはできません:あなたがに接続しているデバイスは、レンダリング、あなたがを接続するデバイスを行いません。(あなたの場合はラップトップ)でこれを行います。その結果、CUDAプログラムで突然CUDA対応デバイスが表示されず、あらゆる種類の奇妙なものが返されます。(私のテストプログラムでは、デバイス数は0になるとは限りませんが、すべての種類のランダムなデータがあります。cudaGetDevicePropertiesもあります。

完璧な、フリーでクロスプラットフォームで、私が見つけた代替案はLogMeInです。このアプリケーションでは、接続されているデバイスでレンダリングがすべて完了し、基本的にスクリーンショットがネットワーク経由でフレームごとに送信されます。作品。

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あなたはNvidiaのドライバv353.06をインストールして、RDP上でCUDAを使用することができます。これは、Windows 7のx64上で私と私のGTX 680のために動作します。

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