遇见CUDA

OpenCV的CUDA模块进行图像处理

本文介绍了使用OpenCV和CUDA加速的四种图像处理技术：灰度化、高斯模糊、Sobel边缘检测和直方图均衡化。每种技术都通过将图像数据上传到GPU，利用CUDA进行加速处理，最后将结果下载回CPU。
程序小K·2025-05-17 22:49

linux下安装cuda后nvcc -V无法执行的解决方案

pytorch版本博主刚开始安装的pytorch版本为1.2.0，但是所跑的pytorch程序是在0.4.0版本下写的，结果运行时出现了一些问题，必须改装较低版本的pytorch——这里选择了0.4.1。下载链接：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/下载后，得到安装包.tar.bx2，可以使用下述指令进行本地安装：$condainst
Retrospector·2025-05-17 21:16

量子机器学习：下一代AI的算力革命与算法范式迁移——从量子神经网络到混合量子-经典架构的产业落地

一、引言：当AI遇见量子力学2025年，全球量子计算市场规模突破200亿美元，而量子机器学习（QML）正以370%的年复合增长率（数据来源：Gartner2024）成为最受关注的技术融合领域。
Frankabcdefg12138·2025-05-17 16:38

OpenCV CUDA 模块中用于在 GPU 上计算矩阵中每个元素的绝对值或复数的模函数abs()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述voidcv::cuda::abs(InputArraysrc,OutputArraydst
村北头的码农·2025-05-17 15:35

OpenCV CUDA模块中矩阵操作------归一化与变换操作

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述在OpenCV的CUDA模块中，normalize和rectStdDev
村北头的码农·2025-05-17 15:56

Ubuntu 24.04 LTS 装RTX50系显卡驱动&CUDA

建议参考官网CUDA安装，同时将NVIDIADriver安装好。
superfhp·2025-05-17 13:12

当DeepSeek遇见即梦AI：解码数字时代的创意革命密码

在巴黎街头，一位服装设计师用即梦AI生成的虚拟模特试穿数字时装，72小时内收到23个国家买手的订单；北京798艺术区里，AI策展系统正将观众脑电波数据转化为动态艺术装置；好莱坞编剧工作室中，DeepSeek的叙事算法正在重构《黑镜》式未来剧本。这不是科幻电影的桥段，而是正在发生的现实。当DeepSeek的智能决策系统与即梦AI的视觉创造力深度融合，一场颠覆性的创意革命正以前所未有的速度重构人类创作
芯作者·2025-05-17 07:03

当 DeepSeek 遇见区块链：一场颠覆式的应用革命

目录一、DeepSeek与区块链的初印象二、技术融合：创新的基石2.1强化学习优化智能合约2.2混合专家系统适配多链2.3语义理解增强合规性三、应用实践：重塑行业格局3.1DeFi协议智能化跃迁3.2GameFi经济深度进化3.3供应链金融信任增强四、面临挑战：探索前行之路4.1技术瓶颈待突破4.2治理机制需创新五、未来展望：描绘发展蓝图一、DeepSeek与区块链的初印象在科技飞速发展的当下，人
奔跑吧邓邓子·2025-05-17 07:02

在Linux系统上部署DeepSeek的完整指南

Ubuntu22.04为例）硬件配置：CPU：4核以上（推荐IntelXeon或AMDEPYC系列）内存：16GB+（复杂模型需32GB+）存储：50GB+可用空间（建议SSD）GPU（可选）：NVIDIA显卡（需CUDA
摆烂大大王·2025-05-16 22:35

安装flash-attn失败n次之后的总结

首先最最基础是安装cudatoolkit参考手把手教会你在Linux服务器上安装用户级别的CUDA_cuda安装.run文件同意协议:无法输入accept-CSDN博客推荐版本12.1使用新的cudatoolkit
weixin_51347647·2025-05-16 21:02

pip install flash-attn 报错

flash-attn安装不上的话，就是torch或者cuda版本不对应导致的，使用：pipinstallflash-attn--no-build-isolation可能会解决
杭杭爸爸·2025-05-16 21:28

OpenCV CUDA模块中矩阵操作------降维操作

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::cuda::reduce函数用于对GPU上的矩阵沿某个维度进行降维操作
村北头的码农·2025-05-16 18:03

【ITK】图像分割算法：GrabCut

很高兴在雪易的CSDN遇见你VTK技术爱好者QQ：870202403公众号：青予医械研发前言本文分享图像分割GrabCut算法，主要从算法原理和效果方面展开，希望对各位小伙伴有所帮助！
雪易·2025-05-16 09:56

linux v3h平台开发系列详解（GMSL摄像头篇）：1.9 串行器解串器的MSBs/LSBs和YU/YV

1、概述串行器和解串器之间都有涉及MSBLSBYVYU的设置，一般在设计颜色变化或遇见crocessbar时，经常会做如下最高有效位和最低有效位，以及YUYV的位置变化；2、MSB、LSB、YU、YV的意义
高速上的乌龟·2025-05-16 05:27

被 CUDA 性能问题困扰？从全局内存到共享内存，并行归约优化全解析！

别慌，今天我带你玩转CUDA里一个既基础又硬核的东西——并行归约。啥是归约？简单说，就是把一堆数加起来（或者其他累积操作），但在GPU上，这可不是简单的for循环，而是能让性能起飞的优化手法。
讳疾忌医丶·2025-05-16 03:11

cuda优化策略

cuda优化策略1.memorycoalescing，保证内存融合。因为globalmemory在CC为1.x上是按照halfwrap进行访问读写的，而在2.x上是按照wrap进行访问读写的。
xie7132524·2025-05-16 03:11

CUDA优化干货

CUDA优化第一要义是设计block和thread的dimension，这时activeblock和activewarp就必须要考虑了。首先通俗地讲一些CUDA优化的常识吧。
crazybird1984·2025-05-16 03:10

nvidia-smi指令报错：Failed to initialize NVML: Driver解决 Ubuntu 清除缓存 apt-get命令参数

的驱动都装好了，但是使用指令：nvidia-smi报错：FailedtoinitializeNVML:Driver/libraryversionmismatch安装gpustat也显示找不到gpu，且cuda
处女座程序员的朋友·2025-05-16 00:28

LAM单图秒级打造超写实3D数字人头部CUDA out of memory

RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate190.21GiB.GPU0hasatotalcapacityof6.00GiBofwhich1.97GiBisfree.Oftheallocatedmemory2.90GiBisallocatedbyPyTorch
天机️灵韵·2025-05-15 05:42

使用Thrust库实现异步操作与回调函数

使用Thrust库实现异步操作与回调函数在Thrust库中，你可以通过CUDA流(stream)来实现异步操作，并在适当的位置插入回调函数。
东北豆子哥·2025-05-14 23:59

YOLOv8 TensorRT 部署（Python 推理）保姆级教程

1.部署前的准备1.1硬件要求NVIDIAGPU（如RTX3060/4090、Jetson系列）或RK3588NPU（支持TensorRT）CUDA（如11.x）、cuDNN、TensorRT已正确安装可运行
码农的日常搅屎棍·2025-05-14 22:48

如何判断IP是否被平台标记

示例命令：bashping8.8.8.8#检测延迟与丢包率traceroute8.8.8.8#定位网络瓶颈黑名单查询工具推荐：MXToolbox：检查IP是否被反垃圾邮件组织（如Spamhaus、Barracuda
IP管家·2025-05-14 20:34

活动邀请 | 2025年「OceanBase开发者大会」全议程速览

当SQL遇见AI，数据的价值是否会被重新定义？当AI遇见SQL，会激发哪些全新的可能？2025年5月17日，第三届OceanBase开发者大会将在广州举办。
·2025-05-14 19:58

【Linux】在Arm服务器源码编译onnxruntime-gpu的whl

服务器信息：aarch64架构ubuntu20.04nvidiaT4卡编译onnxruntime-gpu前置条件：已经安装合适的cuda已经安装合适的cudnn已经安装合适的cmake源码编译onnxruntime-gpu
阿颖&阿伟·2025-05-13 20:31

使用阿里开源大模型通义千问Qwen进行推理

）已经安装ubutun22.04如何学习大模型技术赋能业务和垂直领域(1):安装双操作系统_大模型操作系统用windows还是linux-CSDN博客（2）Ubuntu安装英伟达Nvidia显卡驱动-CUDA-cuDNNUbuntu
云博士的AI课堂·2025-05-13 11:03

llama.cpp无法使用gpu的问题

使用cuda编译llama.cpp后，仍然无法使用gpu。./llama-server-m../../../../..
米有哥·2025-05-13 05:22

ubuntu安装k8s+docker运行英伟达gpu cuda

安装k8s+dockersealosresetsealosrunregistry.cn-shanghai.aliyuncs.com/labring/kubernetes-docker:v1.27.7registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/labring/helm:v3.9.4registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/labring/cilium
青年夏日科技工作者·2025-05-12 22:40

Win7编译GPU版llama.cpp部署deepseek-r1等大模型记录

感谢“一只喜欢摄影的程序猿”的评论，在Windows7确实可以安装cuda11.6，我的情况是安装过程没报错，但是cuda11.6无效。
mygodalien·2025-05-12 20:25

复现MAET的环境问题（自用）

我的配置是3090，CUDAVersion:12.4配置环境时总有冲突，解决好的环境如下如果你的配置也是CUDA12.4，可以把下面的配置信息保存成environment.yml文件然后执行下面的代码创建环境即可
小汪学不会·2025-05-12 19:52

OpenCVCUDA 模块中在 GPU 上对图像或矩阵进行 边界填充（padding）函数copyMakeBorder()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::cuda::copyMakeBorder是OpenCV的CUDA
村北头的码农·2025-05-12 15:49

PyTorch 中如何针对 GPU 和 TPU 使用不同的处理方式

示例代码：importtorchimporttime#---GPU示例---print("---GPU示例---")#检查是否有可用的GPU(CUDA)iftorch.cuda.is_available
frostmelody·2025-05-12 10:43

下载文件过程中遇见下载一半重新下载，而且一直重连下载

可能是配置文件所致，NGINX有默认的文件下载大小和连接时长，当遇见这种情况是NGINX配置的问题，直接去找相关配置修改一下。
ITROOKIEIS·2025-05-12 09:10

如何用AMD显卡部署模型/进行推理

本文将从两方面进行介绍如何在A卡上是用pytorch如何使用C++调用模型前置知识众所周知，使用N卡进行训练或推理的话，首先要有驱动，然后要有cuda。那么A卡同理，驱动是什么应该不用多
别来这个网址·2025-05-12 07:22

《GPU高性能编程CUDA实战》中文版电子书

《GPU高性能编程CUDA实战》中文版电子书【下载地址】GPU高性能编程CUDA实战中文版电子书探索GPU高性能编程的奥秘，掌握CUDA实战技巧！
翁佳忱·2025-05-12 04:36

llamafactory-cli cuda 显存动不动不够的一个解决办法

太不够就不要看了。使用一些模型之前还是多了解自己的显卡够不够格。其实关键就是使用deepspeed以及各种参数调整。以下是使用deepspeed的命令，记一笔为了以后改参数。deepspeed--num_gpus2\/mcm/LLaMA-Factory/src/train.py--deepspeed\/mcm/LLaMA-Factory/examples/deepspeed/ds_z3_confi
取啥都被占用·2025-05-11 18:35

报错Detected that PyTorch and torchvision were compiled with different CUDA major versions. PyTorch ha

完整报错：DetectedthatPyTorchandtorchvisionwerecompiledwithdifferentCUDAmajorversions.PyTorchhasCUDAVersion
不当菜鸡的程序媛·2025-05-10 23:30

CUDA：out of memory的解决方法（实测有效）

一、问题概述1.问题分析CUDAoutofmemory问题通常发生在深度学习训练过程中，当GPU的显存不足以容纳模型、输入数据以及中间计算结果时就会触发。
摆烂仙君·2025-05-09 20:30

【Azure Redis 缓存】Azure Redis 遇见的连接不上问题和数据丢失的情况解答

问题描述PHP应用再连接AzureRedis服务时，出现ConnectionTimedout。当通过升级提高AzureRedis的性能时候，发现之前的数据丢失了。image.png问题解答当Redis服务出现Timeout的情况时，可以从Redis服务的指标(Metrics)开始查看，如果出现负载(ServiceLoad)很高的情况，表明当前Redis服务的资源已经不能满足业务需求，需要提升服务端
荆州克莱·2025-05-09 13:44

量子机器学习中的GPU加速实践：基于CUDA Quantum的混合编程模型探索

本文聚焦于‌CUDAQuantum混合编程模型‌，深入探讨如何通过GPU加速技术突破量子机器学习的算力瓶颈。我们将结合NVIDIA最新量子计算框架，解析量子-经
九章云极AladdinEdu·2025-05-09 01:56

GPU软硬件架构协同设计解析

一、硬件架构的核心设计原则流式多处理器（SM）的模块化设计计算单元分层：每个SM包含多个CUDA核心（如NVIDIAH100SM含128个FP32核心）、TensorCore（AI加速）及RTCore（
ShineSpark·2025-05-09 01:26

5G技术解析：从核心概念到关键技术

针对复杂的概念，本文将会反复提及，初次遇见通常会简要介绍，给读者一个大致的印象，在了解其
z754721·2025-05-08 23:12

Listremove数据时报错：Caused by: java.lang.UnsupportedOperationException

看了二哥的foreach陷阱后，自己也遇见了需要循环删除元素的情况，立马想到了当时自己阴差阳错的避开所有坑的解决方式：先倒序遍历，再删除。
桃林春风一杯酒·2025-05-08 20:26

报错未解决：python3.6.12+ pytorch1.4.0 tookit/cuda10.0

Collectingpackagemetadata(current_repodata.json):doneSolvingenvironment:failedwithinitialfrozensolve.Retryingwithflexiblesolve.Solvingenvironment:failedwithrepodatafromcurrent_repodata.json,willretryw
Tony Einstein·2025-05-08 09:44

扬州广陵路・皮市街智慧文旅深度攻略：当千年古城遇见数字技术

一、时空折叠的文化现场：从盐商宅邸到AR街巷广陵路与皮市街，这两条扬州古城的核心轴线，以"渐进式微更新"模式，将2500年运河文明与前沿科技编织成可触摸的体验网络。漫步700米街巷，明清盐商的雕花门楼旁，全息投影正重现宋代商船卸货场景；朱自清故居的青砖墙上，AR技术让《荷塘月色》的文字幻化成流动光影。核心历史地标贾氏盐商住宅（广陵有盐）全国重点文保单位，清代盐商贾颂平宅邸，现存房屋80余间，楠木厅
混进IT圈·2025-05-07 21:33

CUDA：实现NPP过滤器实例

CUDA：实现NPP过滤器实例#ifdefined(WIN32)||defined(_WIN32)||defined(WIN64)||defined(
源代码大师·2025-05-07 16:59

错误信息 ModuleNotFoundError: No module named ‘vllm._C‘解决方法（windows下暂未找到解决办法，待补充）

结合日志中的Triton警告，可能原因包括：•CUDA环境配置错误（版本不匹配或驱动异常）•vLLM安装时未正确编译C++扩展（常见于Windows系统）•
老兵发新帖·2025-05-07 13:09

conda 安装cudnn

通过Conda安装cuDNN确保你有NVIDIAGPU和CUDAToolkit：首先，确保你的系统上安装了NVIDIAGPU和CUDAToolkit。
前行居士·2025-05-07 11:28

TensorRT plugin插件编写

TensorRTplugin插件编写参考CUDA与TensorRT部署部署实战第四章实现TensorRT自定义插件(plugin)自由！
Darchan·2025-05-07 11:55

模型部署技巧（一）

模型部署技巧（一）以下内容是参考CUDA与TensorRT模型部署内容第六章，主要针对图像的前/后处理中的trick。
Darchan·2025-05-07 10:52

deepseek-glm4-grpo训练

一、目录1.grpo重新训练已经微调的glm4模型二、实现1.grpo重新训练已经微调的glm4模型1.1指令：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1nohuppythontest.py--model_name_or_path
贾亚飞·2025-05-07 06:55
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