CUDA)

cmake工程出现“CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES must be non-empty if set.“的解决方法

解决方法1：cmake工程出现“CMAKE_CUDA_ARCHITECTURESmustbenon-emptyifset.
鼾声鼾语·2023-10-23 19:19

CUDA学习笔记（十五）Stream and Event

Stream一般来说，cudac并行性表现在下面两个层面上：KernellevelGridlevel到目前为止，我们讨论的一直是kernellevel的，也就是一个kernel或者一个task由许多thread
我来了！！！·2023-10-23 18:29

CUDA学习笔记（十三） Shared Memory

CUDASHAREDMEMORYsharedmemory在之前的博文有些介绍，这部分会专门讲解其内容。
我来了！！！·2023-10-23 18:58

CUDA学习笔记（十四） Constant Memory

转载至https://www.cnblogs.com/1024incn/tag/CUDA/CONSTANTMEMORYconstantMemory对于device来说只读但是对于host是可读可写。
我来了！！！·2023-10-23 18:58

CUDA学习笔记（十）Memory Model

本篇博文转载于https://www.cnblogs.com/1024incn/tag/CUDA/，仅用于学习。Memorykernel性能高低是不能单纯的从warp的执行上来解释的。
我来了！！！·2023-10-23 18:27

5.data_parallel_tutorial

PyTorch非常容易就可以使用多GPU，用如下方式把一个模型放到GPU上：device=torch.device("cuda:0")model.to(device)GPU:然后复制所有的张量到G
许志辉Albert·2023-10-23 18:13

MNIST手写数字识别实战演练

可以在命令行使用pip命令安装，也可以在pycharm中安装，按图中步骤，点一下cuda库，然后在搜索框搜索tqdm直接点击install即可。
Zkaisen·2023-10-23 16:43

tensorflow用不了 tensorflow.examples.tutorials

首先：(本文仅仅是做笔记，方便之后改环境自己对着)当前环境window10+CUDA10.0+python3.6+tensorflow-gpu2.0.0先上参考资料：Tensorflow2.0!!!!
广大菜鸟·2023-10-23 13:59

autoware.ai中检测模块lidar_detector caffe

安装步骤：gitclonehttps://github.com/BVLC/caffecdcaffe&&mdkirbuild&&cdbuildcmake..出现报错：CMakeErroratcmake/Cuda.cmake
lsyhaoshuai·2023-10-23 13:17

CUDA学习笔记（九）Dynamic Parallelism

本篇博文转载于https://www.cnblogs.com/1024incn/tag/CUDA/，仅用于学习。
我来了！！！·2023-10-23 12:17

深度学习 框架代码（草稿）

train.pydataload_five_flower.pytrain_engin.pylr_methods.py__init__.pytrain_sample.py和test.py见文章：深度学习-AlexNet代码实现用parser方便服务器中的终端操作第三个代码将mac的mps和cuda
小蒋的技术栈记录·2023-10-23 11:26

各类深度学习框架详解+深度学习训练环境搭建-GPU版本

目录前言一、深度学习框架TensorFlowPyTorchKerasCaffePaddlePaddle二、深度学习框架环境搭建1.CUDA部署CUDA特性CUDA下载2.cuDNNcuDNN的主要特性cuDNN
fanstuck·2023-10-23 11:55

如何在 Linux 服务器上安装 pytorch

一.查看服务器的cuda版本使用如下命令：nvcc-V博主的cuda版本为10.1二.安装对应版本的pytorch进入pytorch官网https://pytorch.org/选择对应的版本输入提示的安装命令
一棵栗子树·2023-10-23 07:49

记录一次tf-faster-rcnn代码强行升级环境的过程

因为原机器的版本是cuda9+tensorflow_gpu的1.
conner是位好少年·2023-10-23 07:03

如何在你的电脑上完成whisper的简单部署

如何在你的电脑上完成whisper的简单部署（超详细教程）前言一、显卡驱动、CUDAToolKit、cuDNN的下载1.显卡驱动2.CUDAToolKit3.cuDNN的安装二、windows下安装conda
Wayne_WX·2023-10-23 07:36

Docker-mmdetection3d

Docker-mmdetection3dubuntu18.043090Ti文章目录Docker-mmdetection3ddocker安装部署cuda报错安装mmdetection3d测试使用现成的镜像
BLACKVEIL·2023-10-23 07:32

Ubuntu18.04从零开始安装显卡驱动、配置MMDetection3D环境

Ubuntu18.04从零开始安装显卡驱动、配置MMDetection3D环境概要安装NVIDIA英伟达显卡驱动参考文献其他安装CUDA11.3、CuDNN、Anaconda安装CUDA安装CuDNN安装
AGI_Player·2023-10-23 07:32

安装python caffe过程中遇到的一些问题以及对应的解决方案

关于系统环境：Ubuntu16.04LTScuda8.0cudnn6.5Anaconda3编译pycaffe之前需要配置文件Makefile.config1##Refertohttp://caffe.berkeleyvision.org
weixin_30561177·2023-10-23 06:06

ubuntu16.04安装caffe依赖项遇到的问题与解决方式[非root权限]

ubuntu16.04安装caffe依赖项遇到的问题与解决方式[非root权限]源码编译安装caffe需要的依赖项1、源码编译安装Glog遇到的问题及对caffe安装的影响2、源码编译caffe过程中的问题和解决方式cuda
qq_28139523·2023-10-23 06:04

caffe版crpn训练过程及遇到问题

环境：centos、cuda9、protobuf3、python2.7、anaconda2、OpenCV3其中x86_64-redhat-linux-c++、x86_64-redhat-linux-gcc
ab0902cd·2023-10-23 05:31

LeNet（pytorch实现

数据集上进行测试，允许使用GPU计算在这里插入代码片importtorchfromtorchimportnn,optimimportd2lzh_pytorchasd2ldevice=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available
平平平安喔·2023-10-23 02:21

【模型推理学习笔记】cuda基础操作 -向量相加和元素相乘

https://mp.weixin.qq.com/s/Izsg-mLZIfjyNtWlDgaWnQ两个向量相加（1）//Kerneldefinition__global__voidVecAdd(float*A,float*B,float*C){inti=threadIdx.x;C[i]=A[i]+B[i];}intmain(){...//KernelinvocationwithNthreadsVe
Go 鹏ya·2023-10-22 23:17

openCV的CUDA GPU 版本安装 （Ubuntu windows 通用）

需要做templatematch,比较注重时间，因此opencv的普通版本不适用。需要用GPU的。下载gitclonehttps://github.com/opencv/opencv.gitgitclonehttps://github.com/opencv/opencv_contrib.git确保准备好以下内容1：visualstudio（不是vscode）2：下载后的两个包裹会放在以下结构这样放
EmoC001·2023-10-22 23:59

CUDA学习笔记（八）Branch Divergence and Unrolling Loop

AvoidingBranchDivergence有时，控制流依赖于thread索引。同一个warp中，一个条件分支可能导致很差的性能。通过重新组织数据获取模式可以减少或避免warpdivergence（该问题的解释请查看warp解析篇）。TheParallelReductionProblem我们现在要计算一个数组N个元素的和。这个过程用CPU编程很容易实现：intsum=0;for(inti=0;
我来了！！！·2023-10-22 22:24

CUDA学习笔记（二）CUDA简介

本篇博文转载于https://www.cnblogs.com/1024incn/tag/CUDA/，仅用于学习。CUDA是并行计算的平台和类C编程模型，我们能很容易的实现并行算法，就像写C代码一样。
我来了！！！·2023-10-22 22:20

Anaconda下载、安装、使用教程

使用教程创建环境查看当前存在的虚拟环境激活环境退出环境删除环境镜像加速配置conda镜像pip镜像临时使用长期使用WindowsLinux&&WSL工具升级升级conda升级pip高级应用整体环境迁移环境更新环境克隆深度学习GPU加速cudakit
Walden-2020·2023-10-22 19:46

动手学深度学习-准备工作-利用WSL2安装Ubuntu系统并搭建深度学习环境

Windows功能1.2下载ubuntu1.3更新内核2.深度学习环境搭建2.1安装miniconda2.1.1创建虚拟环境2.1.2激活环境2.2安装英伟达驱动2.3安装pytorch测试是否安装成功2.4安装cuda
库行僧·2023-10-22 19:14

【WSL2笔记2】 搭建深度学习开发环境踩坑笔记

管理各环境）1.1创建软件下载目录1.2安装Anaconda1.3错误的画蛇添足2、NVIDIADriver(系统级-各环境共享）2.1官网2.2安装win10版本NVIDIA驱动2.3查看Nvidia-cuda
老富2012·2023-10-22 19:43

C++命名空间namespace的使用

C++中命名空间namespace有点像文件夹意思，比如我在一个头文件myhead.h中做了一个如下声明与定义：namespacelis{namespacecuda{intb=8;}}那么其他文件如果想使用
骑码找马·2023-10-22 16:09

CUDA学习笔记（七）Kernel性能调节

本篇博文转载于https://www.cnblogs.com/1024incn/tag/CUDA/，仅用于学习。
我来了！！！·2023-10-22 15:22

修改predict实现acc计算

importosimportjsonimporttorchfromPILimportImagefromtorchvisionimporttransformsimportmatplotlib.pyplotaspltfrommodelimportefficientnet_b0ascreate_modeldefmain():device=torch.device("cuda
yyfhq·2023-10-22 14:24

NVIDIA NCCL 源码学习（一）- 初始化及ncclUniqueId的产生

NCCL是英伟达开源的GPU通信库，支持集合通信和点对点通信看下官方给的一个demo#include#include"cuda_runtime.h"#include"nccl.h"#include"mpi.h
KIDGINBROOK·2023-10-22 13:42

NVIDIA NCCL 源码学习（九）- 单机内ncclSend和ncclRecv的过程

#include#include"cuda_runtime.h"#include"ncc
KIDGINBROOK·2023-10-22 13:42

nvcc -V和nvidia-smi的关系

nvcc-V:nvcc是NVIDIACUDA编译器的命令，用于获取CUDA工具包的版本信息。
重剑DS·2023-10-22 12:36

Linux & Windows 的Tensorflow 配置: Nvidia 老显卡运算能力低于3.0

实测成功配置信息1：Windows10，GT755m,Capability3.0Ana(Mini)conda管理，环境Python3.6(.13)Cuda=9.0Cudnn=7.0Tensorflow_gpu
Zhenghaowencsdn·2023-10-22 10:14

问题记录：GPU显卡提高后，代码总体运行效率没有提高

问题：GPU显卡提高后，代码总体运行效率没有提高原先显卡NIVIDAT400换成NVIDIARTXA4000，CUDA核心（物理GPU线程单位）从三百多提升到了六千多，但是程序总体运行的时间没有变化。
魔法自动机·2023-10-22 10:43

CUDA学习笔记（LESSON5）——GPU优化

CUDA系列笔记CUDA学习笔记（LESSON1/2）——架构、通信模式与GPU硬件CUDA学习笔记（LESSON3）——GPU基本算法（PartI）CUDA学习笔记（LESSON4）——GPU基本算法
Veropatrinica·2023-10-22 06:25

CUDA学习笔记（LESSON1/2）——架构、通信模式与GPU硬件

最近在看视频拼接的代码，师兄说要用CUDA加速，于是开始学习CUDA编程，课程链接：UdacityCS344CUDA系列笔记CUDA学习笔记（LESSON1/2）——架构、通信模式与GPU硬件CUDA学习笔记
Veropatrinica·2023-10-22 06:24

CUDA学习笔记（六）Warp解析

本篇博文转载于https://www.cnblogs.com/1024incn/tag/CUDA/，仅用于学习。
我来了！！！·2023-10-22 06:54

CUDA学习笔记（四）device管理

本篇博文转载于https://www.cnblogs.com/1024incn/tag/CUDA/，仅用于学习。
我来了！！！·2023-10-22 06:24

cuda学习笔记

一、cuda的替代选择OpenCL：允许使用多种计算设备的开放标准，计算设备可以是GPU，CPU或者其他存在OpenCL驱动程序的专业设备DirectCompute：微软开发的可替代Cuda和OpenCl
renlubo-qingdao·2023-10-22 06:24

CUDA学习笔记（三）CUDA简介

本篇博文转载于https://www.cnblogs.com/1024incn/tag/CUDA/，仅用于学习。
我来了！！！·2023-10-22 06:53

【CUDA编程】学习笔记（二） GPU硬件架构

一、CPU与GPU的链接模型在计算机的硬件架构中，CPU与GPU有多种链接模式，下面介绍几种典型的架构北桥多CPU（SMP）多CPU（NUMA）多CPU（NUMA）多总线具有集成PCIExpress的多CPU集成GPU集成GPU与独立GPU多个插槽中的GPU多GPU板简化了CPU/GPU架构二、开普勒架构下面这张图是各代GPU架构的迭代顺序，目前最新的架构是Turing开普勒微架构以GTX680为
Swocky·2023-10-22 06:21

CUDA编程模型与GPU硬件结构关系

目录一、CUDA编程模型1、线程管理2、内存管理二、GPU硬件结构1、SM硬件2、硬件逻辑抽象2.1共享内存的逻辑划分2.2寄存器的逻辑划分2.3GPU内存分级3、CUDA程序的一些优化点3.1一个core
Hunter_pcx·2023-10-22 06:50

CUDA并行程序设计 GPU硬件架构与线程 学习笔记

GPU硬件架构GPU实际上是一个SM的阵列，每个SM包含若干个SP。一个SP可以执行一个thread，但是实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行。Nvidia把32个threads组成一个warp，warp是调度和运行的基本单元。warp中所有threads并行的执行相同的指令。一个warp需要占用一个SM运行，多个warps需要轮流进入SM。由SM的硬件warpscheduler负责调
Morizen·2023-10-22 06:50

CUDA学习笔记（五）GPU架构

本篇博文转载于https://www.cnblogs.com/1024incn/tag/CUDA/，仅用于学习。
我来了！！！·2023-10-22 06:17

ubuntu +cuda+tensorflow

installNVIDIAdriverinstalldriverbyapt-get(ref),withaVPNtoturnovertheGFWsudoapt-getpurgenvidia*sudoadd-apt-repositoryppa:graphics-driverssudoapt-getupdatesudoapt-cachesearchnvidiasudoapt-getinstallnvid
youngblood_5ceb·2023-10-22 04:53

FunASR安装

condacreate-nfunasrpython=3.8condaactivatefunasr安装pytorchtorchaudio等condainstallpytorch=1.12.1torchvisiontorchaudiocudatoolkit
weixin_43870390·2023-10-22 00:47

服务器重装Nvidia驱动Cuda步骤

由于服务器上多个用户都已经安装了多个不同版本的cuda，而这些不同版本的cuda全都依赖于之前安装的nvidia驱动，现在面临这着两个窘境：1、可能直接重新安装一下先前版本的nvidia驱动就直接可以解决问题
Seaton·2023-10-21 23:22

CUDA编程- 瓦片（Tiling）技术

瓦片（Tiling）技术是CUDA编程中的一个常见策略，用于优化内存访问模式，特别是在矩阵乘法这类计算密集型操作中。
青衫客36·2023-10-21 22:27
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