CUDA基础教程

Stable diffusion 3.5本地运行环境配置记录

condacreate-nsd3.5python=3.10Pytorch(>2.0)condainstallpytorch==2.2.2torchvision==0.17.2torchaudio==2.2.2pytorch-cuda
寸先生的牛马庄园·2025-02-28 09:38

探索React的深度应用：React Survey——构建问卷神器

ReactSurvey——构建问卷神器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在浩瀚的前端开发世界里，React与Redux已成为构建复杂Web应用的得力助手，但它们的强大往往隐藏在基础教程之后
傅尉艺Maggie·2025-02-28 07:25

解读CUDA Compiler Driver NVCC - Ch.3

本篇文章了解CUDA源文件编译的整个workflow。
AliceWanderAI·2025-02-27 05:25

NVIDIA CUDA Compiler Driver NVCC

NVIDIACUDACompilerDriverNVCC4.2.8.23.`--list-gpu-code`(`-code-ls`)4.2.8.24.
Yongqiang Cheng·2025-02-27 05:23

安装CUDA以及GPU版本的pytorch

于是搜索便知道了CUDA。下面给出一个自检的建议：检查cuda的版本是否适配自己的GPU。
lskkkkkkkkkkkk·2025-02-26 21:53

下载cuda11.2+cudnn8.1+tensorflow-gpu2.5

安装cuda11.2和cudnn8.1要注意自己的版本，目前tensorflow-gpu2.5或最高版本tensorflow-gpu2.6只支持cuda11.2和cudnn8.1。
听微雨·2025-02-26 14:03

DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)

DL之IDE：深度学习环境安装之Tensorflow/tensorflow_gpu+Cuda+Cudnn(最清楚/最快捷)之详细攻略(图文教程)导读本人在Win10下安装深度学习框架Tensorflow
一个处女座的程序猿·2025-02-26 11:43

Kafka 基础教程 — 可靠的数据传递

作者简介：大家好，我是码炫码哥，前中兴通讯、美团架构师，现任某互联网公司CTO，兼职码炫课堂主讲源码系列专题代表作：《jdk源码&多线程&高并发》，《深入tomcat源码解析》，《深入netty源码解析》，《深入dubbo源码解析》，《深入springboot源码解析》，《深入spring源码解析》，《深入redis源码解析》等联系qq：184480602，加我进群，大家一起学习，一起进步，一起对
码炫课堂-码哥·2025-02-26 10:33

flash_attn安装

flash_attn安装1.cuda-nvcc安装https://anaconda.org/nvidia/cuda-nvcc2.torch安装#https://pytorch.org/#找到对应cuda
壶小旭·2025-02-26 03:46

【python】flash-attn安装

这个命令：确保使用正确的CUDA12.6工具链设置必要的CUDA环境变量包含了常见的GPU架构支持利用你的128核心进行并行编译#清理之前的安装proxychains4pipuninstall-yflash-attn
x66ccff·2025-02-26 03:43

DirectX12（D3D12）基础教程 二“纹理”

什么是纹理，简单理解叫贴图,比如现在一张1920X1080图片要显示在1920X1080的窗口上，那么图片像素与窗口一一对应简单的复制粘贴。如果图片大小与目标大小不一样时通过某种算法实现显示目标窗口上，这就叫纹理过滤。纹理坐标范围0到1，原点在左下角使用d3d12窗口显示一张图片，如果用gdi+现实简单多了，调用一个函数就可以解决。1.读取图片信息大小，像素深度BPP，d3d12所要的格式,数据。
指掀涛澜天下惊·2025-02-26 02:38

2024年DirectX12（D3D12）基础教程（十七）—(5)

UINTnMeshCnt=stMeshData.m_paiModel->mNumMeshes;if(0==nMeshCnt){ATLTRACE("文件(%s)中没有网格数据！\n",pszFileName);returnFALSE;}constaiMesh\*paiSubMesh=nullptr;constaiVector3DZero3D(0.0f,0.0f,0.0f);UINTnNumBones
2401_84165919·2025-02-26 02:04

llama-cpp-python本地部署并使用gpu版本

使用带编译的命令安装llama库#首选GGML_CUDA后续LLAMA_CUBLAS将删除CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=on"FORCE_CMAKE=1pipinstallllama-cpp-python
i__chen·2025-02-26 02:03

PyNvVideoCodec解码使用

解码视频生成器例子，支持解码视频和视频流try:importtimefromfunctoolsimportwrapsimportcv2importnumpyasnpimportpycuda.driverascudaimportPyNvVideoCodecasnvcimportctypesasCimportosexceptImportErrorase
huomama·2025-02-25 22:11

PaddleOCR环境搭建(记录)

需nvidia下载zlib包即C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v1
江木27·2025-02-25 21:04

Miniconda配置——conda虚拟环境的日常使用

xMiniconda3-latest-Linux-x86_64.shbashMiniconda3-latest-Linux-x86_64.sh#记住更新PATH到~/.bashrc时选noConda、CUDA
guikunchen·2025-02-25 06:13

RTX 3090图形处理巅峰性能解析

通过对比测试数据与工程原理分析，重点探讨24GBGDDR6X显存在8K分辨率场景下的带宽利用率，以及10496个CUDA核心在光线追踪与深度学习超采样（DLSS）任务中的动态负载分
智能计算研究中心·2025-02-25 03:26

pytorch3d安装记录

pytorch3d/blob/main/INSTALL.md通过pip或conda可以很容易安装上预编译好的包，安装过程不会报错，但是使用的时候就会报各种错误，原因是预编译好的包跟自己的环境不一定匹配，比如CUDA
leo0308·2025-02-24 23:57

cap4：YoloV5的TensorRT部署指南（python版）

《TensorRT全流程部署指南》专栏文章目录：《TensorRT全流程部署指南》专栏主页cap1：TensorRT介绍及CUDA环境安装cap2：1000分类的ResNet的TensorRT部署指南（
我是一个对称矩阵·2025-02-24 21:14

[15] 使用Opencv_CUDA 模块实现基本计算机视觉程序

使用Opencv_CUDA模块实现基本计算机视觉程序CUDA提供了出色的接口，发挥GPU的并行计算能力来加速复杂的计算应用程序利用CUDA和Opencv的功能实现计算机视觉应用1.对图像的算术和逻辑运算两个图像相加
明月醉窗台·2025-02-24 18:51

ubuntu多版本cuda如何指定cuda版本

本文作者：slience_meubuntu多版本cuda如何指定cuda版本文章目录ubuntu多版本cuda如何指定cuda版本1.关于cuda设置1.1查看当前安装的CUDA版本1.2下载并安装所需的
slience_me·2025-02-24 15:00

显卡3050ti等安培架构的GPU安装paddlepaddle

3050ti等安培架构的GPU安装paddlepaddle官网原话如果您使用的是安培架构的GPU，推荐使用CUDA11.2如果您使用的是非安培架构的GPU，推荐使用CUDA10.2，性能更优其他配套确定软件版本后
社会闲散人员中的代码爱好者·2025-02-24 14:49

vllm安装及总结

vllm的安装和使用，对torch、cuda、xformers等有较多的版本依赖，过程中有一些曲折，故整理记录如下。
赫连达·2025-02-23 04:19

深入解析C++26 Execution Domain：设计原理与实战应用

一、Domain设计目标与核心价值Domain是C++26执行模型的策略载体，其核心解决两个问题：执行策略泛化：将线程池、CUDA流等异构调度逻辑抽象为统一接口策略组合安全：通过类型隔离避免不同执行域的策略污染
C语言小火车·2025-02-22 15:00

【2024 Dec 超实时】编辑安装llama.cpp并运行llama

以下是可以完美编译llama.cpp的测试工具版本号：gcc9g++9#只要大于等于9版本都集成了cmake是要的c++17指令集，gcc8测试了要手动软链麻烦反正凉cuda11.
AI．愚人自愈·2025-02-22 13:45

YOLOv11快速上手：如何在本地使用TorchServe部署目标检测模型

环境准备在开始之前，确保你的开发环境满足以下要求：Python版本：3.8或以上PyTorch：1.9或以上CUDA：如果使用GPU，加速训练和推理TorchServe：用于模型
SYC_MORE·2025-02-22 07:57

AI绘画Stable Diffusion｜进阶篇图片复现AnimateDiff动画插件基础教程

大家好，我是设计师阿威当你成功安装了SD（StableDiffusion）后，是否也产生过这样的疑惑：为何我创作的图片与他人的作品在风格和质量上存在差异？看着别人创作的精致、引人入胜的图片，你是否也渴望缩小这种质感上的差距？实际上，在AI绘画的领域中，对于SD而言，其核心秘诀在于选取一个恰当的大模型和灵活运用专业的lora包。今天，我将为大家揭示如何使用lora包来创造出具有高度真实感和质感的金克
设计师阿威·2025-02-22 06:21

提升信息检索准确性和效率的搜索技巧

精确匹配用英文引号""搜索完整短语（例："量子力学基础教程"）。二、高级搜索指令（以Google为例）限定网站site:域名关键词（例：site:zhihu.
雅俗共赏100·2025-02-21 04:39

Ubuntu 20.04 安装英伟达显卡驱动 cuda cudnn

1.禁用nouveaulsmod|grepnouveausudogedit/etc/modprobe.d/blacklist.conf添加语句：blacklistnouveauoptionsnouveaumodeset=0sudoupdate-initramfs-usudorebootlsmod|grepnouveau没有任何信息显示，说明nouveau已被禁用，接下来可以安装nvidia的显卡驱
weixin_38679037·2025-02-21 01:19

深度学习工厂的蓝图：拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系

想象一下，你正在建造一座深度学习工厂，这座工厂专门用于高效处理深度学习任务（如训练神经网络）和计算机视觉任务（如图像处理）。为了让工厂顺利运转，你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线，并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程：1.工厂的基础设施：Ubuntu比喻：Ubuntu是工厂所在的土地和建筑，提供了基础设施和运行环境。作用：提供操作系统环境，支持安装和运行各种工具和框架
时光旅人01号·2025-02-20 17:46

【CUDA】Pytorch_Extensions

【CUDA】Pytorch_Extensions为什么要开发CUDA扩展？
joker D888·2025-02-20 15:28

本地搭建小型 DeepSeek 并进行微调

1.环境准备Python3.7或更高版本PyTorch1.8或更高版本CUDA(可选，用于GPU加速)Git2.克隆DeepSeek仓库bash复制gitclonehttps://github.com/
非著名架构师·2025-02-20 15:55

auto-gptq安装以及不适配软硬件环境可能出现的问题及解决方式

2、auto-gptq安装3、auto-gptq不正确安装可能会出现的问题（1）爆出：`CUDAextensionnotinstalled.`（2）没有报错但是推理速度超级慢1、auto-gptq是什么
IT修炼家·2025-02-20 12:00

深入浅出：CUDA是什么，如何利用它进行高效并行计算

为了满足这些需求，NVIDIA推出了CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture），这是一种并行计算平台和编程模型。
码上飞扬·2025-02-20 03:38

Python编程基础教程：量化交易入门

1.背景介绍市场数据信息是每天都在更新，人们对市场变化的快速反应、精准把握、及时行动和判断将成为未来金融领域的一项重要任务。而传统的方式仍然是依赖于传统的报表分析和定期股票投资策略。如何用程序实现量化交易，并且实时跟踪和分析市场数据是本文将要讨论的重点。一般来说，以下五种程序语言被认为是最适合进行量化交易的语言：Python：是一个通用的高级编程语言，具有简单、易学习、可读性强等特点。其中有很多成
AI天才研究院·2025-02-19 19:09

flash_atten库安装失败

1.查询对应版本（cuda，python等），直接下载对应whl文件。地址：https://github.com/Dao-AILab/flash-attention/releases?
心平气和不要慌·2025-02-19 18:02

flash-attention安装教程

安装方法如下：首先搞清楚你的python什么版本，torch什么版本，cuda什么版本，操作系统是什么。
深度求索者·2025-02-19 18:00

QT+FFmpeg如何使用GPU加速解码？

全文目录：问题描述解决方案1.确保FFmpeg和CUDA的支持2.正确选择硬件解码器设置硬件解码器3.初始化CUDA硬件设备4.硬件解码流程解码帧并处理硬件帧5.检查FF
bug菌¹·2025-02-19 17:22

快速在Ubuntu18.04系统中离线部署深度学习环境

一、服务器部署流程1、安装显卡驱动cuda、cudnn#安装gcc和makecd~/dockerDeploy/pool&&sudo./ins
高次超静定的人·2025-02-19 13:46

anaconda，Python，cuda,pytorch 下载安装

以下是Anaconda、Python、CUDA和PyTorch的下载安装步骤：一、Anaconda下载访问Anaconda官方网站：DownloadAnacondaDistribution|Anaconda
三希·2025-02-19 11:29

CUDA学习——Chapter 3（1）流式多处理器（SM）介绍

第三章上一章我们讨论了不同内存布局对核函数性能的影响，这一章我们就从硬件的角度，去探究为什么布局会导致核函数运行的不同。SM简介上一节我们说到deviceProp的时候，不知道会不会有读者有疑惑，为什么突然会提到multiprocessor（多处理器）这个概念，这个概念又是什么？其实这个multiprocessor，就是我们这一篇推文要介绍的SM。先来给大家看看SM的结构：这是Fermi架构下的S
KarK_Li·2025-02-19 08:03

cuda编程入门——并行归约(五)

CUDA编程入门—并行归约（数组求和为例）在并行计算中，归约（Reduction）是一种将多个数据通过特定操作（如求和、求最大值等）合并为单一结果的并行算法。
我不会打代码啊啊·2025-02-19 07:02

利用cuda加速图像处理—实现sobel边缘检测

利用cuda加速图像处理—实现sobel边缘检测#include#include#includeusingnamespacecv;/***@brief对图像进行Sobel滤波*@paraminput输入图像
我不会打代码啊啊·2025-02-19 07:02

cuda编程入门——并行性与异构性概念

CUDA编程入门一基于cuda的异构并行计算并行性一、并行性的概念与分类概念并行性旨在通过同时处理多个任务或数据元素来提高计算速度和效率。
我不会打代码啊啊·2025-02-19 07:32

conda更换环境版本（比如torch版本）

找到想要的torch版本pytorch官网torch过往的版本创建新环境condacreate--namemyenvpython=3.8condaactivatemyenvconda虚拟环境中安装CUDA
挨打且不服66·2025-02-19 03:57

STM32基础教程——按键控制LED

目录概要技术实现1.硬件接线图2.引脚定义3.代码实现实验要点问题总结概要1.实验名称:按键控制LED2.实验环境:STM32F103C8T6最小系统板3.实验内容：两个按键分别控制两个LED的亮灭4.作者；abai5.实验时间：2025-2-18技术实现1.硬件接线图2.引脚定义3.代码实现main.c#include"stm32f10x.h"//Deviceheader#include"Del
Czzzzlq·2025-02-18 23:15

Docker安装分布式vLLM

CUDAVersion：12.4
MasonYyp·2025-02-18 13:49

判断是否安装了cuda和cuDNN

#判断是否安装了cudaimporttorchprint(torch.cuda.is_available())#返回True则说明已经安装了cuda#判断是否安装了cuDNNfromtorch.backendsimportcudnnprint
幽殇默·2025-02-17 23:25

[C#]C#使用yolov8的目标检测tensorrt模型+bytetrack实现目标追踪

【测试通过环境】win10x64vs2019cuda11.7+cudnn8.8.0TensorRT-8.6.1.6opencvsharp==4.9.0.NETFramework4.7.2NVIDIAGeForceRTX2070Super
FL1623863129·2025-02-17 23:55

ADS基础教程19 - 电磁仿真（EM）基本概念和实操

EM介绍一、引言二、基本概念1.EM介绍2.Momentum介绍3.FEM介绍4.Substrate介绍三、创建Layout并进行Momentum仿真1.创建Layout2.添加Microtrip（微带线）3.添加Substrate4.Momentum仿真四、总结一、引言本章节开始介绍EM的基本概念、内容以及实现具体步骤，并介绍如何在ADS中创建一个Layout，然后执行Momentum仿真过程。
RunningCamel·2025-02-17 12:35
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