CUDA内存模型第8页

centos7安装CUDA11.2+CUDNN8.1+tensorflow2.4

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

slibra_L·2024-02-03 13:54

CentOS 7 安装CUDA 11.2

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://

Janus_V·2024-02-03 13:24

阿里云a10GPU，centos7,cuda11.2环境配置

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.

博观而约取,厚积而薄发·2024-02-03 13:50

[图像算法]-(yolov5.train)-GPU架构中的半精度fp16与单精度fp32计算

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

蒸饺与白茶·2024-02-03 13:54

Anaconda安装Pytorch2.0.0(GPU版本)步骤

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

学吧！少年！·2024-02-03 12:59

ubuntu22.04配置环境

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

yuer超nice·2024-02-03 10:25

ubuntu 22 安装 stable diffusion工具

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

hanweixiao·2024-02-03 10:24

Ubuntu22.04安装OpenPcDet训练kitti数据集(nuscenes-mini数据集）

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+

RickySam·2024-02-03 10:54

Faster-Whisper 实时识别电脑语音转文本

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

SlowFeather·2024-02-03 10:19

阿木实验室SpireCV安装脚本

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

干了这碗汤·2024-02-03 09:35

ubuntu22.04安装部署02：禁用显卡更新

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

数据饕餮·2024-02-03 07:27

【自然语言处理】P2 PyTorch 基础 - 张量

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。

脚踏实地的大梦想家·2024-02-03 07:45

For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.

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

玩电脑的辣条哥·2024-02-03 07:04

3dmatch-toolbox详细安装教程-Ubuntu14.04

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

牙牙要健康·2024-02-03 07:54

聊聊高并发（一）概念

没有理论指导的话会导致理解不够全面多线程问题的本质--有序性，可见性，原子性synchronize的底层实现volatile的底层实现无锁算法的底层实现--CAS原子变量的实现final关键字的新含义深入理解Java内存模型指令重排序和内存屏障顺序一致性和

wenming6688·2024-02-03 07:31

20240202在Ubuntu20.04.6下配置环境变量之后让nvcc --version显示正常

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

南棱笑笑生·2024-02-03 06:02

Java内存模型与线程安全

参考：《深入理解Java虚拟机》第四版——周志明再有人问你Java内存模型是什么，就把这篇文章发给他由于CPU技术的发展，内存读写速度跟不上CPU执行速度，导致CPU每次操作内存都要耗费很多等待时间。

RealityVibe·2024-02-03 03:44

ChatGLM3的部署（windows版）

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

程序员汐·2024-02-02 20:02

安装chatglm

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

假装我不帅·2024-02-02 20:31

chatGLM-Windows环境安装

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

沧海之巅·2024-02-02 20:30

(新手亲测有效)bug解决：在用显存24G的3090采用LoRA微调ChatGLM-6B（FP16）时报错torch.OutOfMemoryError:CUDA out of Memory.

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

韬小志·2024-02-02 20:34

大语言模型量化方法对比：GPTQ、GGUF、AWQ

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

javastart·2024-02-02 17:48

No CUDA toolset found.

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

(～o▔▽▔)～o o～(▔▽▔o～)·2024-02-02 15:58

【issue-YOLO】自定义数据集训练YOLO-v7 Segmentation

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

斜月三星0727·2024-02-02 14:43

torch与cuda\cudnn和torchvision的对应

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/

LinlyZhai·2024-02-02 14:31

【CUDA】学习记录（4）-线程束的执行

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

知识搬运工人·2024-02-02 14:23

tqdm在pytorch中的使用

：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

独憩·2024-02-02 13:40

InnoDB行格式

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

saviochen·2024-02-02 11:35

PyTorch与TensorFlow的安装与介绍

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

super_journey·2024-02-02 09:22

pytorch_car_caring 排坑记录

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

Debug的魔法小马·2024-02-02 09:51

pytorch调用多个gpu训练，手动分配gpu以及指定gpu训练模型的流程以及示例

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。

筱筱西雨·2024-02-02 09:20

pytorch调用gpu训练的流程以及示例

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。

筱筱西雨·2024-02-02 09:15

Redis常用操作和内存模型

转载：https://mp.weixin.qq.com/s/bv1-0xiLi_4wBNjP2QQVWQ几个常用命令行登录redis-cli-h127.0.0.1-p6379-a123查看内存infomemory这里面info是命令memory是参数单单输入info就死查看所有的信息，如果只需要查看内存情况，只需要加上内存这个参数127.0.0.1:6379>infomemory#Memoryus

伍咖·2024-02-02 08:28

colab中搭建tf-trt环境——解决TensorRT版本匹配问题

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

小稻壳·2024-02-02 04:26

NVIDIA DEEP LEARNING SDK 功能一览

NVIDIADeepLearningSDKDeepLearningPrimitives(CUDA®DeepNeuralNetworklibrary™(cuDNN))High-performancebuildingblocksfordeepneuralnetworkapplicationsincludingconvolutions

phoenixmy·2024-02-02 01:52

程序的内存模型

师从黑马程序员内存分区模型内存大方向划分为4个区域1、代码区：存放函数体的二进制代码，由操作系统管理的2、全局区：存放全局变量环和静态变量以及常量3、栈区：由编译器自动分配释放，存放函数的参数值，局部变量等4、堆区：由程序员分配和释放，若程序员不释放，程序结束时，由操作系统回收程序执行前在程序编译后，生成了exe可执行文件，未执行该程序前分为两个区域：代码区存放CPU执行的机械指令（就是写的代码）

乘～风·2024-02-01 21:49

fastllm移植到Windows加快LLM推理

二、环境准备1.操作系统2.Clion3.VisualStudio4.Python5.CUDA三、配置环境四、构建1.打开CUDA选项2.配置Compute五、编译总结前言最近在搞一个关于Chatglm

洛克希德马丁·2024-02-01 21:11

pytorch版本，cuda版本，系统cuda版本查询和对应关系

pytorch版本，cuda版本，系统cuda版本查询和对应关系转载自：https://www.cnblogs.com/Wanggcong/p/12625540.html侵权联删谢谢

qq_1206630874·2024-02-01 19:32

[pytorch]pytorch和torchvision以及cuda对应表

pytorch版本torchvision版本cuda版本python版本备注0.4.00.2.2Cuda8.0/9.0/9.1[3.5,3.7]0.4.10.2.2Cuda8.0/9.0/9.2[3.5,3.7

FL1768317420·2024-02-01 19:01

CUDA与PyTorch版本对应关系

PyTorch版本CUDA版本1.2.0、1.4.0、1.5.0、1.5.1、1.6.0、1.7.0、1.7.19.21.0.0、1.0.1、1.1.0、1.2.010.01.4.0、1.5.0、1.5.1

ITSSec吴中生·2024-02-01 19:29

【深度学习】SDXL TensorRT Dockerfile Docker容器

文章目录过程SDXLTensorRT构建SDXLTensorRTLCM调度器过程dockerpushkevinchina/deeplearning:cuda12.1torch2.1.1FROMnvidia

XD742971636·2024-02-01 19:49

Spark基础

Spark基础几个重要的概念：RDD：是弹性分布式数据集（ResilientDistributedDataset）的简称，是分布式内存的一个抽象概念，提供了一种高度受限的共享内存模型；DAG：是DirectedAcyclicGraph

cjyang·2024-02-01 19:23

CUDA | Writing and Compiling a CUDA Code

1LOVESJohnny·2024-02-01 18:49

FFMPEG 之 DXVA2 硬解

一：FFMPEG支持的硬解方式有很多：DXVA2、D3D11VA、CUDA、QSV、OPENCL、DRM、VAAPI、VDPAU、VIDEOTOOLBOX、MEDIACODEC。

dbyoung·2024-02-01 17:32

yolov8上使用gpu教程

yolov8上使用gpu教程安装Cuda和Cudnnyolov8上使用gpu安装Cuda和Cudnn1.查看支持的cuda版本，并去官网下载。

论搬砖的艺术·2024-02-01 17:04

Java虚拟机内存模型概念

虚拟机栈的特点：1.栈描述的是方法执行的内存模型，每个方法被调用都会创建一个栈帧（存储局部变量、操作数、方法出口等）。

油爆酥葱·2024-02-01 15:24

超详细||YOLOv8基础教程（环境搭建，训练，测试，部署看一篇就够）（在推理视频中添加FPS信息）

一、YOLOv8环境搭建这篇文章将跳过基础的深度学习环境的搭建，如果没有完成的可以看我的这篇博客：超详细||深度学习环境搭建记录cuda+anaconda+pytorch+pycharm-CSDN博客1

liuzifu123·2024-02-01 15:41

CUDA计时

CUDA计时事件计时程序执行时间计时时：是CUDA程序执行性能的重要表现；使用CUDA事件（event）计时方式；CUDA事件记时可以为主机代码计时，也可以为设备代码计时。

怎么开心怎么玩·2024-02-01 15:02

CUDA错误检查

CUDA错误检查CUDAapi执行结束回返回一个返回值，用于标记api的执行状态。

怎么开心怎么玩·2024-02-01 15:59

GPU、CUDA、cuDNN是什么

CPU与GPU电脑的主板上有一块可拆卸的板卡，专门承担着输出显示图形的任务，这就是显卡。显卡通常配备几个小风扇，运行时会发出呜呜的噪声。GPU就是显卡中的一块芯片，是显卡的核心。GPU能够减少显卡对CPU的依赖，分担部分CPU的工作。与CPU相比，GPU高度并行的结构使得它比CPU更加高效。看下面这张图，绿色部分代表算数单元；CPU里只有几个算数单元，但CPU里有成百上千个算数单元。CPU里的控制

白色的生活·2024-02-01 15:19

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