01环境搭建《PyTorch基础教程》01搭建环境基于Docker搭建ubuntu22+Python3.10+Pytorch2+cuda11+jupyter的开发环境Docker部署PyTorch拉取cnstark

2.我的cuda版本为11.1，为此我安装了11.1cuda对应的pytorch

x-shell安装、使用以及安装最新版本condax-shell安装远程连接服务器conda安装和环境配置x-shell安装  x-shell是一款终端模拟软件，用于在Windows界面下远程访问和使用不同系统下的服务器。免费版本下载地址：https://www.xshell.com/zh/free-for-home-school/如果进不去可以从网盘下载：链接：https://pan.baidu

NVIDIA的CUDA是一种通用并行计算平台和编程模型，可利用GPU的并行处理能力来加速深度学习和其他计算密集型应用程序。

要点GPU对比CPU计算正弦和：使用单CPU、使用OpenMP库和CUDACUDA并行计算：3D网格运行内核：线程块，线程线性处理3D数组，并行归约，共享内存，矩阵乘法/平铺矩阵乘法，基本线性代数子程序平铺分区

我的情况：我买的电脑的GPU版本为rtx4060，但是装上相应的驱动后，cuda的版本为12.3，而现在pytorch中cuda安装命令的最新版本为12.1，所以我将电脑的驱动进行降级为cuda版本为10.1

首先我的电脑的gpu为rtx4060，对应的cuda版本为12.3，而pytorch最新的cuda对应的版本为12.1，所以先要装上12.1的cuda我们去cuda官网找到12.1版本的驱动：https

800￥2、请正确安装好NVIDIA最新的545版本的驱动程序和CUDA、cuDNN。2、安装Torch3、配置whisperhttps://developer.ali

Element-wise算子优化注:本文主要是对文章【BBuf的CUDA笔记】一，解析OneFlowElement-Wise算子实现-知乎的学习整理Element-wise算子即针对输入Tensor(可能有多个

【来自官方结论】本机环境Cuda：11.1Cuda-Driver：515InterMKL：2021.2.0Faiss：1.7.4注意：faiss仅适用于CPU的faiss-cpuconda软件包目前可在

nvidia-docker配置镜像创建容器众所周知，想要在容器中使用nvidia的显卡，需要使用nvidia-docker命令创建容器环境说明：服务器端为Ubuntu18.04离线，nvidia-smi正常使用，CUDA

Hadoop的MapReduce是一个很经典的分布式并行计算框架，一直对各个阶段的具体含义有些模糊。花时间看了下stackoverflow上的理解，记录一下。

PyTorch教程-1：PyTorch中的Tensor基础首先，引入PyTorch的模块：importtorch设置运算资源使用torch.cuda.is_avaliable()来判断设备上的GPU是否可用

pytorch运行报错：CUDAoutofmemory问题原因修改运行今天遇到问题我的代码运行报这个错误：RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate594.00MiB

centos7CPU：Intel(R)Xeon(R)[email protected]核GPU：TeslaV100*4查看CPU信息：cat/proc/cpuinfo查看GPU信息：nvidia-smi一、安装CUDA11.2

安装显卡驱动:详细过程可参照我的另一篇博客:https://blog.csdn.net/qq_42683011/article/details/115436242安装CUDA:参考博客:https://

Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.shgcc升级centos7升级gcc至8.2_centos7yumgcc8.2.0-CSDN博客paddlepaddlepython-mpipinstallpaddlepaddle-gpu==2.5.1.post112-fhttps://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.

CUDA在推出7.5的时候提出了可以计算16位浮点数据的新特性。定义了两种新的数据类型half和half2.之前有师弟已经DEMO过半精度

1.安装版本pytorch版本:2.0.0torchvision版本:0.15.0torchaudio版本：2.0.0cuda版本：cuda11.7python版本：3.92.搭建虚拟环境第一步：创建虚拟环境打开

目录Ubuntu22.04安装nvidia显卡驱动安装cuda安装Ubuntu22.04安装1.刻录磁盘（已刻录好）需要干净的优盘2.关机再开机时狂按F12进入以下图片页面，点击红色圈处3.选择continueboot

配置说明：硬件要求：内存＞16G磁盘>50G1块GPUubuntu22.04、cuda11.8（驱动为520.61.05）、python3.10.6第一部分：安装cuda1、创建gpu主机，并绑定公网eip2

1.环境配置默认已安装好NVIDIA驱动1.1安装cuda和cudnn1.1.1前置工作首先查看自己的显卡信息nvidia-smi+

下面是B站视频实时转写的截图项目搭建环境所需要的CUDANN已经装好了，如果装的是12.2应该是包含cuBLAS了没装的，可以从下面链接下载装一下，文末的

/bin/sh#下载安装包wgethttps://download.amovlab.com/model/install/x86-nvidia/cuda-repo-ubuntu2004-11-6-local

ubuntu-driversdevices二、查看显卡信息#-i表示不区分大小写lspci|grep-invidianvidia-smi三、查看已安装显卡驱动cat/proc/driver/nvidia/version四、锁定显卡升级使用cuda

目录安装PyTorch张量创建张量操作张量索引、切片、联合操作CUDA张量本系列博文我们将使用PyTorch来实现深度学习模型等。PyTorch是一个开源的、社区驱动的深度学习框架。

环境：wslubuntu22.04vits2问题描述：RuntimeError:CUDAerror:unknownerror[rank0]:CUDAkernelerrorsmightbeasynchronouslyreportedatsomeotherAPIcall

3dmatch-toolbox详细安装教程-Ubuntu14.04前言docker搭建Ubuntu14.04安装第三方库安装cuda/cundnn安装OpenCV安装Matlab安装以及运行3dmatch-toolbox1

百度：nvcc-vnvidia-cuda-toolkitrootroot@rootroot-X99-Turbo:~/whisper.cpp$WHISPER_CUBLAS=1make-j

摘自深入理解计算机系统第三版其中，a为并行计算部分所占比例，k为并行处理的个数。

1.环境准备python环境参考：python环境安装（windows版）-CSDN博客cuda环境（使用GPU调试时需要使用，使用cpu可以不装）参考：cuda下载和安装-CSDN博客2.工具准备Git

地址下载源代码下载完成后解压安装cuda输入nvcc-V查看是否安装cuda输入nvidia-smi查看支持的最高版本，最高支持12.1下载cudahttps://developer.nvidia.com

Windows系统下环境安装一、概要不同安装方式安装python安装Nvidia驱动安装cuda与cuddn安装PyTorch与TensorFlow二、安装文件：百度网盘链接：https://pan.baidu.com

理论上，ChatGLM-6B（FP16）模型部署运行时需要大约13G的显存空间即可。在采用LoRA对ChatGLM-6B（FP16）进行微调时，显存空间会占用到20G多一点（参考LLM-ChatGLM-6BLora微调与推理_chatglm2-6b训练lora-CSDN博客），按照这个情况，显存为24G的3090显卡是足够对其运行的。但是，在运行Chatglm_lora_tuning.py时出现的

delmodel,tokenizer,pipeimporttorchtorch.cuda.empty_cache()如

以cuda11.7为例，将C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.7\extras\visual_studio_integration\MSBuildExtensions

1.拉取代码创建环境执行nvidia-smi验证cuda环境是否可用；拉取官方代码；clone官方代码仓库gitclonehttps://github.com/WongKinYiu/yolov7；从main

以上图片来源于这篇博客于是，我需要手动下载0.9.0torchvision直接在网站https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/后面加上torchvision，就不用ctrl+F搜torchvision了，即进入下面这个网站，找到对应版本的包下载安装即可https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/torchvision/

线程模型block：同一个block内共享内存，同一block中的thread可以彼此进行通信。block：block-localsynchronization。同一个块内的线程可以同步。线程，可以根据blockIdx和threadIdx唯一的指定。作者：不会code的程序猿链接：https://www.jianshu.com/p/0afb1305b1ae来源：简书著作权归作者所有。商业转载请联系

答：RDD（ResilientDistributedDataset）叫做分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区，里面的元素可以并行计算的集合Dataset：就是一个集合，

：forepochinrange(num_epochs):##对训练数据的迭代器进行迭代计算forstep,(b_x1,b_y)inenumerate(train_loader):b_x1=b_x1.cuda

答：RDD（ResilientDistributedDataset）叫做分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变，可分区，里面的元素可以并行计算的集合Dataset：就是一个集合，

在现代多核处理器的时代，有效地利用并行计算可以极大地提高程序的性能。Java中的ForkJoin框架是Java7引入的一个并行计算框架，它提供了一种简单而高效的方式来利用多核处理器。

1行格式总览InnoDB规划了26种行格式，分别对应26种动物，首字母由A至Z：Antelope,Barracuda,Cheetah,Dragon,Elk,Fox,Gazelle,Hornet,Impala

硬件加速：NVIDIACUDA和cuDNN，这些库提供了GPU加速计算的能力，对于大型模型的训练至关重要。分布式计算：Horovod,Ray等，这些框架和库提供了在多个计算节点上并行训练模型的能

pytorch_car_caring排坑记录任务踩坑回顾简单环境问题代码版本问题症状描述解决方法cuda问题（异步问题）症状描述解决方法任务因为之前那个MPC代码跑出来的效果不理想，看了一天代码，大概看明白了

torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")当使用上面的这个命令时，PyTorch会检查系统是否有可用的CUDA支持的GPU。

首先需要确保系统上安装了CUDA支持的NVIDIAGPU和相应的驱动程序。基本步骤如下检查CUDA是否可用：使用torch.cuda.is_available()来检查CUDA是否可用。

colab中搭建tf-trt环境——解决TensorRT版本匹配问题可行的环境版本匹配：Ubuntu18.04cuda11.1cudnn8python3.7tensorflow-gpu2.7.0TensorRT7.2.2pycuda2021.1

在对这样的数据进行处理时，并行计算框架就会面临较大的挑战，会引入大量的数据连接（join）和聚合（aggregation）操作，带来大量的计算和数据迁移，严重消耗集群资源，因此对此类算法的优化就显得极为重要