CUDA内存模型第14页

JUC并发编程与源码分析学习笔记(三)

之学术定义和作用五十八、JMM之三大特性五十九、JMM之多线程对变量的读写过程六十、JMM之happens-before-上集六十一、JMM之happens-before-下集五十六、JMM之入门简介Java内存模型之

突然好想你之路在脚下·2024-01-27 12:07

2020 字节跳动，网易，华为，android应用开发实战第二版pdf

http是用的TCP还是UDPhttp与https的区别JVM内存模型（Static方法在哪个区）Activity生命周期，Activity启动模式，Handler源码代码题：旋转数组（一面面试官很nice

m0_66144992·2024-01-27 11:23

深度学习编译器后端和运行时

编译器后端做的优化就和具体的设备有关了（不同设备有不同的allocator，不同的编程模型，比如英伟达的CUDA），后端优化更加贴合硬件，会针对硬件特点为IR中的计算节点选择在硬件上的算子，然后为每个算子的输入输出分配硬件内存

RJ_theMag·2024-01-27 09:39

FlashInternImage实战：使用FlashInternImage实现图像分类任务（一）

文章目录摘要安装包安装timm数据增强Cutout和MixupEMA项目结构编译安装DCNv4环境安装过程配置CUDAHOME解决权限不够的问题按装ninja编译DCNv4计算mean和std生成数据集摘要

AI浩·2024-01-27 09:06

openmp编程在linux下编译命令,OpenMP在ARM-Linux以及NDK中的编译和使用

以前对OpenCV在ARM-Linux，ARM-Android上的优化做了很多编译方面的努力，例如添加TBB支持，添加CUDA支持(NvidiaK1平台上)。

半生瓜Cc·2024-01-27 08:58

win10+tensorflow2.7-gpu安装

1.查看自己显卡的cuda版本在cmd输入：nvidia-smi如果提示没有此命令，说明你要装gpu驱动了2.查看tensorflow2.x与cuda和cudnn版本关系点击这里查看所以我选tensorflow2.7

吴天德少侠·2024-01-27 08:49

onnx推理python代码

前提pipinstallonnxruntime-gpu代码importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="4"importonnxruntimeasortimportnumpyasnpimportSimpleITKassitkimportmathimporttime

吴天德少侠·2024-01-27 08:18

2020-03-24

上集说到基于MESI缓存一致性协议的Java内存模型JMM，在MESI基础上，为了提升效率，允许指令重排序，但是引入了Java在语义方面的问题。

GableKing黑暗中漫舞·2024-01-27 05:30

CUDA、cudNN版本号,tensorflow对应版本查询

CUDA版本查询：win+Rcmd命令行输入nvidia-smi查询右上角可见CUDAVersion11.6cudNN版本查询：按照路径查询文件：cudnn_version.hC:\ProgramFiles

MayYou-HHH·2024-01-27 04:37

【cuda】RuntimeError: Unexpected error from cudaGetDeviceCount()

解决会发现nvidia-smi不管用了。不要立即重启，会黑屏的。赶紧记录使用的驱动版本号，最好找到安装包位置。直接重装原版驱动，环境还能用。参考我的安装博客。已经黑屏就进入安全模式，network模式。卸载可视化桌面和显卡驱动。驱动程序已经更新，可以尝试回滚到之前的版本。原因分析包管理器问题，安装包的时候把驱动搞坏了。nvidia-fabricmanager包的问题：如果你的系统中安装了nvidi

prinTao·2024-01-27 04:19

【一次性解决】CUDA和PyTorch的安装与多版本管理的三种方式

但是如果服务器多人使用，或者复现代码多（pytorch版本和cuda版本是互相依赖的），就需要更进一步的版本管理方法。这里将详细介绍用于深度学习或者CPP开发的CUDA版本管理方式。

prinTao·2024-01-27 04:19

ubuntu系统环境指定GPU的使用

法1：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2pythontest.py法1中，0,1,2为显卡的编号。

计算机视觉-Archer·2024-01-27 01:20

Cortex-M4 处理器内存模型

内存模型处理器有一个固定的默认内存映射，提供最多4GB的可寻址内存。SRAM和外设的区域包括可选的位带区域。位带提供了对位数据的原子操作处理器为核心外设寄存器保留专用外设总线（PPB）地址范围的区域。

饼干饼干圆又圆·2024-01-26 20:20

重点归纳-多线程

线程-java内存模型（共享内存模型）定义1、在并发编程中，需要处理两个关键问题：线程之间如何通信及同步；而Java线程之间的通信由Java内存模型控制，Java内存模型决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见

小丑的果实·2024-01-26 19:19

成功编译TensorRT-LLM

1.准备工作启动已下载的docker镜像，查看编译TRT-LLM的主要依赖项版本OS:Ubuntu22.04cuda：12.2cudnn:8.9.4tensorrt:9.1.0python:3.

有来有去9527·2024-01-26 16:53

TensorRT-LLM的AutoDL部署

安装cudawgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.1/local_installers/cuda_12.2.1_535.86.10

wwwsctvcom·2024-01-26 16:21

risc-v 文档翻译: RVWMO Memory ConsistencyModel

RISC-V使用一种称为“RVWMO”(RISC-V弱内存序)的内存模型，该模

lu_xi_xi·2024-01-26 14:02

RISC-V RVWMO 内存模型解释

RISC-VRVWMO内存模型解释引言本文介绍RISC-VRVWMO内存模型。RVWMO内存模型定义了什么样的全局内存顺序才是合法的。

爱寂寞的时光·2024-01-26 14:27

nvidia-smi报错：NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver 原因及避坑解决方案

发现cuda不可用，于是输入“nvidia-smi”才发现了一个错误，如下：nvidia-smiNVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning

baidu_huihui·2024-01-26 14:05

ubantu tensorflow problem

libcusolver.so.8.0:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectoryecho$LD_LIBRARY_PATH我的结果：/usr/local/cuda

AICVer·2024-01-26 11:36

解决ChatGML启动报错：RuntimeError: expected scalar type Half but found Float

.half()原始命令：model=AutoModel.from_pretrained("/app/model/chatglm2-6b",trust_remote_code=True).half().cuda

Levi_·2024-01-26 11:46

yolov5训练自己的数据

环境搭建2.数据准备3.数据标注4.数据整理4.1数据集切分4.2修改数据文件4.3修改模型文件5.训练模型5.1训练5.2验证5.3测试6.训练结果分析1.环境搭建安装anaconda、python、cuda

wyw0000·2024-01-26 11:42

linux conda 配置 stable video diffusion

Stability-AI/generative-models.git2创建conda环境condacreate-nsvdpython=3.10condaactivatesvd3安装pytorchgpucuda

lanlinbuaa·2024-01-26 07:33

Ubuntu22.04安装4090显卡驱动

1、安装完Ubuntu系统，打完所有补丁后再进行后续操作2、下载系统所需要的版本的NV显卡驱动，本次由于使用CUDA12.1，故选用的驱动版本为NVIDIA-Linux-x86_64-530.41.03

baidu_huihui·2024-01-26 07:32

在ubuntu20.04 安装nvidia驱动 (亲测有效，这是方法二)

一.前言1.你可能需要安装cuda。下面附上了一个安装cuda的教程。

baidu_huihui·2024-01-26 07:28

ICCV 2021 广义源无关领域自适应

该论文采用了基于PyTorch1.3和CUDA10.0的代码，通过阅读’requireme

OverlordDuke·2024-01-26 06:38

/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.1/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.8 is not a symbolic

在sudoapt-getxxx时总会报以下错误：/sbin/ldconfig.real:/usr/local/cuda-11.1/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so

0208hsq·2024-01-26 04:43

关于深度学习服务器配置的一些问题（二）——硬盘挂载、IP配置、端口映射和SSH配置文件

校园网）中IP不变的情况，使用的路由器为TP-LINK系列硬件环境和系统配置服务器为DellPrecision7920，操作系统Ubuntu20.04server，系统安装过程，换源，ssh基本配置，CUDA

NekoTom·2024-01-26 03:44

如何正确配置pytorch环境

1各种镜像源的问题因为pytorch原生的服务器在国外，而pytorch（cuda版本）大小为1G以上，使用国外源下载是不太可能的。因此衍生出了很多国内的下载源。

Lvjawag·2024-01-26 00:24

2080Ti NVIDIA显卡安装教程记录

1、硬件安装——找到卡槽，顺位安装，找到电源插头，配套孔位即可2、软件安装——搞个NVIDIA控制面板此外，安装CUDA和cuDNNwin10下CUDA和CUDNN的安装（超详细）！亲测有效！

我看到你啦滴·2024-01-25 22:32

PyTorch踩过的12坑精选

nn.Module.cuda()和Tensor.cuda()的作用效果差异无论是对于模型还是数据，cuda()函数都能实现从CPU到GPU的内存迁移，但是他们的作用效果有所不同。

头顶一根发的程序猿·2024-01-25 21:42

怎么查看cuda的版本

查看CUDA版本的方法主要有以下几种：1.使用命令行在命令行中，您可以使用以下命令来查看安装的CUDA版本。

MonkeyKing.sun·2024-01-25 19:06

CUDA学习笔记9——CUDA 共享内存 / Shared Memory

#include#include"cuda_runtime.h"#in

阿卡蒂奥·2024-01-25 19:54

CUDA学习笔记8——GPU硬件资源

简单来说就是为了充分利用GPU，不要让分出去的CUDA核心摸鱼闲置；GPU每次干活，都是以最小的组分配的，因此分派任务的时候就尽量充分发挥每个小组里CUDA核心的作用。

阿卡蒂奥·2024-01-25 19:24

CUDA学习笔记10——VS运行CUDA demo 报错

问题描述VisualStudi运行CUDA自带demo报错：错误MSB4019找不到导入的项目“D:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftVisualStudio\2019\Enterprise

阿卡蒂奥·2024-01-25 19:23

python中pytorch框架loss函数配置

importtorch.nn.modulespre=net(data)target=labeldefloss_seg(pre,target,hnm_ratio=0,**kwargs):target=target.cuda

用编程减轻生活压力·2024-01-25 18:00

yolov7配置环境全过程，写给自己（小白级别）

需要的下载pytorch版本以及cuda和cudnn的链接，直接下载使用即可，然后需要的python是3.7版本的即可https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/cu111

夏456·2024-01-25 18:21

声音模拟训练

环境配置1:打开CMDnvidia-smi.exe查询显卡cudaVERSION:12.32:打开https://pytorch.org/get-started我的系统是12.33：使用google搜索

鬼鲛先生000·2024-01-25 18:10

Ubuntu安装Opencv、opencv_contrib、cuda（都是细节）

如要用windows的msvc编译opencv，参考我另外一篇文章windows编译opencv、opencv-python、opencv_contrib、cuda-CSDN博客。

严就方法·2024-01-25 15:19

windows用mingw(g++)编译opencv，opencv_contrib，并install安装

windows下用mingw编译opencv貌似不支持cuda，选cuda会报错，我无法解决，所以没选cuda，下面两种编译方式支持。

严就方法·2024-01-25 15:17

CUDA笔记2

1、培训003生成线程，每个线程处理哪些数据呢？如右图，0-47共48个数，申请48个线程，需找到每个元素在所有线程的坐标。即一维的坐标，下面展示二维的坐标例子：矩阵相乘申请很多个thread，每个thread处理P矩阵中的一个元素。P当中有多少个元素，就申请多少个thread，每个线程读取一行，一列。threadIdx.x和threadIdx.y分别是2和0blockIdx.x和blockIdx

tensor.shape·2024-01-25 15:01

CUDA笔记3

CUDA编程-入门、加法、乘法例子1：入门#include__global__voidhello_from_gpu(){constintbid=blockIdx.x;constinttid=threadIdx.x

tensor.shape·2024-01-25 15:01

Cuda笔记1

下图是用NVPROF时间分析下图是资源分析1）CUDA线程层次一个SM执行多个block所有线程执行同一个kernel，每个线程处理的数据不一样线程在cudacore里面，block以块为单位分配到sm

tensor.shape·2024-01-25 15:58

fix bug: FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘nvcc‘

1.问题描述运行的代码设计pycuda,会调用nvcc，确定已经安装cudatoolkit，在terminal中云运行nvcc-V能得到想到的结果：但是在pycharm中运行代码时提示：FileNotFoundError

zhangjipinggom·2024-01-25 14:04

Qt+YOLOv4实现目标检测

环境：系统：win10（显卡：NVIDIAGTX1050）Yolo版本：V4cuda:11.2cudnn:8.1.1opencv:3.4.15VS:20191.编译前准备1.1opencv首先要安装opencv

QtHalcon·2024-01-25 14:01

查看Pytorch的GPU是否可用

查看Pytorch的GPU是否可用importtorchtorch.cuda.is_available()返回为True表示Pytorch的GPU可用，返回为False表示Pytorch的GPU不可用。

鱼儿也有烦恼·2024-01-25 13:47

Windows配置GPU环境

1、重装了电脑显卡:显卡版本号为nvidiaquadroP2000，重装之前nvidia控制面板--帮助--系统信息中的NVCUDA64.dll对应的产品名称为Nvidiacuda10.0driver下载重装后发现为

沉默魔导师LV7·2024-01-25 12:21

JVM篇----第四篇

一、虚拟机栈(线程私有)是描述java方法执行的内存模型，每个方法在执行的同时都会创建一个栈

数据大魔王·2024-01-25 10:59

NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch

NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm

Q_pril·2024-01-25 10:36

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