内存形式静态全局内存#include#include__device__floatdevData;//-GPU静态变量（所有设备代码均可见，主机代码不允许直接访问）__global__voidcheckGlobalVariable(){printf("threadIdx.x=%ddevData=%0.2f\n",threadIdx.x,devData);devData+=2.0f;}intmain

pvs-studio-cmake-examples3D目标检测Awesome-3D-Object-DetectionAwesome-3D-Object-Detection-for-Autonomous-DrivingCudaCod

模型profile相关nvvp，nvprof是cudatoolkit集成的工具，用于生成GPUtimeline的工具。

目录4060显卡cuda版本异常transformers初始化TrainingArguments时output_dir指定问题4060显卡cuda版本异常环境：torch1.11.0+cu113程序报错

cublas64_10.dll)thatPaddledependsonisnotconfiguredcorrectly.C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA

本人环境torch2.0.1+cu118cuda11.8nvidia-driver535.98gcc9

Ubuntu20.04安装并配置vscodevscode安装miniconda安装创建虚拟python3.8环境pytorch和匹配的cuda安装vscode安装VSCode可以通过Snapcraft商店或者微软源仓库中的一个

系列文章目录cuda和tensorRT（本文）AI全栈工程师文章目录系列文章目录一、前言二、面试题1.CUDA编程基础2.CUDA编程进阶3.性能优化4.TensorRT基础5.TensorRT进阶6.

这些都离不开Nvidia的Cuda计算，而目前适配这一驱动的只有Windows和Linux。

Ubuntu22.04.4LTS安装cuda和cudnn最简单最直接最快速的方法直接在命令行输入下面两行代码安装cudasudoaptinstallnvidia-cuda-toolkit安装cudnnsudoaptinstallnvidia-cudnn

于是在终端打开python并执行代码importtensorflowastfprint(1)除了提示2024-02-2721:50:00.801427:Iexternal/local_tsl/tsl/cuda

#coding:utf-8importtensorflowastfimportcv2importrandomimportsysimportosimportshutil#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES

文章目录题目简介前言StableDiffusionLatentdiffusion自动编码器(VAE)U-NetText-EncoderStableDiffusion的推理过程从零开始配置实验环境IDEAnacondaCUDA

如果用的软件支持Nvidia的CUDA并行运算，那对CPU的性能要求就降低了。2、GPUGPU或图形处

目录开启Debug常用数据在一起看CUDA-BEVFusion的代码前，我们把后面会常见到的变量以及他的含义写在前方，看代码的时候如果看到同名的变量，可以过来看一看数据的形状和含义。

create_core图像归一化参数体素化参数稀疏卷积网络参数真实世界几何空间参数(雷达坐标系下体素网格的参数)解码后边界框的参数构建bevfusion::Core存储推理时需要的参数本章开始，我们将一起看CUDA-BEVFusion

查看本机的CUDA驱动适配版本检查是否有合适的GPU,若有安装Cuda与CuDNN在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。

CUDA与cuDNN1、什么是CUDACUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive点击cuDNNArchive|NVIDIADeveloper进入下图界面：找到需要的版本，点击展开下一层比如我想找CUDA

因为nvidia的升级基本上都是是CUDA12了,在我发表文章的时候如果去官网下载CUDA包默认安装CUDA版本就是12了.今天在调用fast-whisper的时候使用GPU报错Librarycublas64

condainstallpytorch==1.12.1torchvision==0.13.1torchaudio==0.12.1cudatoolkit=11.3-

GPU服务器安装cuda和cudnn1.服务器驱动安装2.cuda安装3.cudNN安装4.安装docker环境5.安装nvidia-docker25.1ubuntu系统安装5.2centos系统安装6

本文代码运行环境：cudatoolkit=10.1.243cudnn=7.6.5tensorflow-gpu=2.1.0keras-gpu=2.3.1相关文章LSTM01：理解LSTM网络及训练方法LSTM02

expectedtofindtorch.FloatTensorbutfoundtorch.cuda.FloatTensorinstead"So!!!

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.optimasoptimtorch.autograd.set_detect_anomaly(True)device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available

替换成0，则变量保持不动0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0000,4.5000],device='cuda:0',requires_grad=True)0:xtensor([1.0000,2.0000,3.0000,4.5000

/适用于C/C++下载dsyevv3-C-1.1.tar.gz采用LGPL协议，不适合商业开发https://github.com/PointCloudLibrary/pcl/blob/master/cuda

我们知道做深度学习离不开GPU，不过一直以来对GPU和CPU的差别，CUDA以及cuDNN都不是很了解，所以找了些资料整理下，希望不仅可以帮助自己理解，也能够帮助到其他人理解。

GPU架构采用多个计算单元（CUDA核心）进行并行计算，能够高效地执行浮点运算和矩阵计算。NVIDIA的Tens

英伟达（NVIDIA）是一家知名的图形处理器（GPU）制造公司，而CUDA则是NVIDIA推出的一种并行计算架构和编程模型。

__version__检查cuda是否可用torch.cuda.is_available()获取CUDA设备数torch.cuda.device_count()获

condacreate-y-nLLMpython=3.10ipythoncondaactivateLLMcondainstall-ypytorchtorchvisiontorchaudiopytorch-cuda

1.安装CUDAToolkit(NVIDIACUDAToolkit(availableathttps://developer.nvidia.com/cuda-downloads)2.安装如下物件：gitpythoncmakeVisualStudioCommunity

问题描述提示：这里描述项目中遇到的问题：安装pytorch官网https://pytorch.org/详细看官方提供的手册安装时选择cuda11.8的版本（与电脑安装的驱动版本一致，需要提前安装好驱动）

paddlepaddle2.6版本发布后，官网上可以使用NVIDIAcuda12.x进行机器学习了，训练神经网络的效率大为提升。

仅为学习记录，具体内容请以nvidia官方文档为准：https://docs.nvidia.com/cuda/cublas/index.html#cublas-level-1-function-reference

cudnn由于在8.0版本前后版本存储头文件不一样，所以需要分情况查询，如果你是8.0版本以前可以输入：cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2

openmpi3.单机测试4.多机测试mpirun多机多进程多节点运行nccl-testschannel获取环境Ubuntu22.04.3LTS(GNU/Linux5.15.0-91-genericx86_64)cuda11.8

CUDA是由NVIDIA推出的通用并行计算架构，它允许开发人员利用NVIDIA的GPU进行高效的计算。

Win10+CUDA11.6+cudNN8.6的安装可参考笔者另一篇文章：http://t.csdnimg.cn/inyAiAnaconda创建pytorch虚拟环境1、安装AnacondaCSDN中有很多

打开自己电脑的任务管理器，查看自己电脑的显卡版本，如下图，笔者的为GTX1650流程:anaconda----VisualStudio2019----Cuda+CuDNN----配置环境变量----Tensorflow

不要放在cuda里

pipinstall-UqqWhisperSpeechdefis_colab():try:importgoogle.colab;returnTrueexcept:returnFalseimporttorch#ifnottorch.cuda.is_available

在英伟达GPU中core一般称之为之为cudacore，GPU内部一般集成了成千上万个cudacore。为了方便进行进行对这么多的核进行管理调度，GPU将按照一定数量的

Reduce算子优化注:本文主要是对文章【BBuf的CUDA笔记】三，reduce优化入门学习笔记-知乎的学习整理Reduce又称之为归约,即根据数组中的每个元素得到一个输出值,常见的包括求和(sum)

作者：JamesSpinella译者：精致码农原文：https://bit.ly/3nGQu4J并行编程在历史上一直是软件开发中比较小众和复杂的环节，往往不值得头疼。

ChatGLM3:ChatGLM3series:OpenBilingualChatLLMs|开源双语对话语言模型创建环境condacreate-nchatglm36python=3.11.7修改源码中依赖，使得使用cuda

traindataloader的时候，建议设置randomseed，对于PyTorch来说#initializerandomseedtorch.manual_seed(config.SEED)torch.cuda.manual_seed_all

下面将将tensor转成numpy的几种情况1.GPU中的Variable变量：a.cuda().data.cpu().numpy()2.GPU中的tensor变量：a.cuda().cpu().numpy

我的是torch1.6.cuda10.2：pipinstallmmc