CUDA并行算法第5页

CUDA编程学习笔记（三）

本篇记录学习cuda的执行模式，主要有几个方面的内容：理解jetsonnano上的gpu架构；理解线程束执行的本质；分支化与避免分支化；展开循环；其他；一、理解jetsonnano的gpu架构这块内容在上一篇笔记中有学习到一些

HHHANG___·2024-02-08 03:07

AlphaFold2.3 conda版本详细安装与使用

AlphaFold2.3conda版本详细安装与使用文章目录AlphaFold2.3conda版本详细安装与使用前言一、安装环境二、安装步骤1.确认已安装的cudatoolkit版本和cudnn版本2.

Blockbuater_drug·2024-02-07 20:55

mmdetection模型转onnx和tensorrt实战

3.TensorRT我一直装不上,我用的是镜像环境.参考链接:link二,使用Docker镜像1.0,镜像基础环境构建exportTAG=openmmlab/mmdeploy:ubuntu20.04-cuda11.8

dream_home8407·2024-02-07 19:45

linux（centos7)离线安装A100显卡驱动cuda/cudnn 以及解决docker not select device driver...gpu

准备GPU驱动和CUDA11.2软件包，在nvidia官网进行驱动包和CUDA包下载链接:linklinux系统均选择Linux64-bitCUDAToolkit选择最新版本如您需要老版本CUDA，请前往老版本

dream_home8407·2024-02-07 19:44

数据结构与算法之美学习笔记：51 | 并行算法：如何利用并行处理提高算法的执行效率？

目录前言并行排序并行查找并行字符串匹配并行搜索总结引申前言本节课程思维导图：时间复杂度是衡量算法执行效率的一种标准。但是，时间复杂度并不能跟性能划等号。在真实的软件开发中，即便在不降低时间复杂度的情况下，也可以通过一些优化手段，提升代码的执行效率。毕竟，对于实际的软件开发来说，即便是像10%、20%这样微小的性能提升，也是非常可观的。算法的目的就是为了提高代码执行的效率。那当算法无法再继续优化的情

浊酒南街·2024-02-07 14:05

Jetson AGX Orin安装Anaconda，Cuda，Cudnn，pytorch，Tensorrt，ROS

Anaconda：https://repo.anaconda.com/archive/Cuda：https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson

枭玉龙·2024-02-07 12:38

CUDA之nvidia-smi各参数和命令详解

各参数基本意思主要参考以下两篇博客，有了这个基础方便根据自己所需进一步查阅。博客一博客二补充：查看GPU情况nvidia-smi实时查看GPU情况watch-n1nvidia-smi[1,表示1s刷新一次，可更改]

萌萌滴太阳·2024-02-07 11:44

OpenPCDet 踩坑实录

我自己的环境是Ubuntu18.04，python3.7，CUDA10，pytorch1.3

Snape_·2024-02-07 10:38

在RTX3050上安装python3.9、anaconda、pycharm、cuda11.6、cudnn、jupyter等工具的详细步骤和方法

在RTX3050上安装Python3.9、Anaconda、PyCharm、CUDA11.6、cuDNN和Jupyter的详细步骤如下：安装Python3.9：下载Python3.9的安装包（Windows

酷爱码·2024-02-07 08:10

CUDA文件中无法打开源文件＜stdio.h＞

问题描述VS2017创建cuda工程后无法打开stdio.h等c语言头文件；解决方案找到项目属性，vc++的包含目录加入vs版本对应的ucrt目录，注意是增加不是直接修改在运行库目录加入ucrt对应的lib

混元太极马保国·2024-02-07 08:35

Cuda编程注意小事项

1、函数执行空间标识符用__global__修饰的函数称为核函数，般由主机调用,在设备中执行。如果使用动态并行，则也可以在核函数中调用自己或其他核函数。用__device__修饰的函数称为设备函数，只能被核函数或其他设备函数调用，在设备中执行。用__host__修饰的函数就是主机端的普通C++函数，在主机中被调用，在主机中执行。对于主机端的函数，该修饰符可省略。之所以提供这样一个修饰符，是因为有时

混元太极马保国·2024-02-07 08:26

Jetson Xavier NX CUDA、cuDNN、TensorRT与Pytorch环境配置

0.1312022.05.1911:31:43字数331阅读3,854torch与vision源码安装包下载链接：https://pan.baidu.com/s/1mrIgGoMo0bq6otGhlh-E3A提取码：6sb31.Cuda

想努力的人·2024-02-07 08:07

orin nx 安装paddlespeech记录

nx配置：模块版本说明CPU8核内存16GCuda版本11.4Opencv版本4.5.4Tensorrt版本5.1Cudnn版本8.6.0.166Deepstream版本6.2Python版本3.8算力

想努力的人·2024-02-07 08:35

1、深度学习环境配置相关下载地址整理（cuda、cudnn、torch、miniconda、pycharm、torchvision等）

小树苗m·2024-02-07 07:29

【机器学习】Ubuntu系统下显卡驱动卸载及重装

目录背景驱动卸载驱动安装CUDA驱动安装安装nvidia-smi背景这里包含显卡驱动和CUDA驱动，在如下场景下，我们需要卸载显卡驱动并重新安装。

EulerBlind·2024-02-07 06:30

Android ICU data 文件编译

本文介绍在android下，对icudata做了修改后，如何生成.dat文

april_12345·2024-02-07 04:08

调用本地大模型实现聊天机器人ChatBot

AWSInstance本地部署大模型AWS上申请带GPU的instance，例如g4dn系列，申请instance后安装CUDA的driver，driver安装完成后，就可以在带gpu的instance

taoli-qiao·2024-02-07 01:10

Ubuntu22.04安装cuda，cudnn, 编译darknet

一，安装cuda：1，下载及安装cuda官网：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivewgethttps://developer.download.nvidia.com

化石草·2024-02-06 23:15

超详细YOLOv8虚拟环境搭建（cuda+pyside6+pytorch+ultralytics库）

YOLOv8虚拟环境搭建（cuda+pyside6+pytorch+ultralytics库）前言1、安装Anaconda和PyCharm2、打开项目目录3、新建一个虚拟环境4、激活环境5、安装GPU版本

东东不熬夜·2024-02-06 22:24

小蛇学python（22）pytorch配置cuda实现GPU加速

深度学习如火如荼，使用普通的cpu来跑模型真的让人急死，就算最普通的垃圾显卡，只要支持cuda，就可以实现gpu加速，其速度至少是cpu的5倍。

跌跌撞撞小红豆·2024-02-06 17:43

使用Taichi加速Python

Taichi的主要功能之一是加速计算密集的Python程序，帮助这些程序实现可以媲美C/C++甚至CUDA的性能。这使得Taichi在科学计算领域处于更有利的地位。如何体现Taichi的优越性呢。

乔不思-·2024-02-06 11:20

安装GPU版本的pytorch（官网安装pytorch只有cpu版本）

可输入以下命令：print(torch.cuda.is_available())#判断torch是否可进行gpu计算print(torch.cuda.device_count())#识别可使用的gpu个数

万年枝·2024-02-06 06:59

QtAV视频播放器的介绍、编译以及简单使用

强大的功能QtAV可以满足您的最大需求硬件解码支持：DXVA2，VAAPI，VDA/VideoToolbox，CedarX，CUDA（第一个播放器在Linux上支持CUDA吗？）

学会改变Lxw·2024-02-06 04:58

【yolo系列：运行报错RuntimeError: adaptive_avg_pool2d_backward_cuda does not have a deterministic impleme】

报错信息：RuntimeError:adaptive_avg_pool2d_backward_cudadoesnothaveadeterministicimplementation,butyouset'torch.use_deterministic_algorithms

我要变胖哇·2024-02-06 03:43

W: file:/var/cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01/Release.gpg: Key is stored in legacy trusted.gpg

要消除这个警告，你需要将/etc/apt/trusted.gpg中的密钥迁移到/etc/apt/trusted.gpg.d/目录下的单独的.gpg文件中。这个警告是因为apt-key命令已经被弃用，Ubuntu推荐将密钥存储在/etc/apt/trusted.gpg.d/目录下，而不是集中存储在/etc/apt/trusted.gpg文件中。根据你的输出，/etc/apt/trusted.gpg中

MonkeyKing.sun·2024-02-06 03:11

基于openAI 的 clip模型启动一个图片识别分类

importtorchimportclipfromPILimportImage#加载预训练模型device="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"model

wzerofeng·2024-02-06 02:05

Ubuntu+GPU搭建Stable-Diffusion教程

stable-diffusion-webui.git进入项目目录下cdstable-diffusion-webui/2.安装对应Python依赖包首先安装pytorch和torchvision，若是GPU环境的用户需要安装与cuda

AI华山论剑·2024-02-05 21:11

nvidia-smi -L显示的GPU序号和代码中不同

exportCUDA_DEVICE_ORDER="PCI_BUS_ID"

柳暗花明、又一村·2024-02-05 21:10

最精简：windows环境安装tensorflow-gpu-2.10.1

Tensorflow2.10是最后一个在本地windows上支持GPU的版本1.通过.whl文件方式安装2.创建anaconda虚拟环境3.安装对应的cuda与cudnn版本，local不必装cuda和

漠北尘-Gavin·2024-02-05 20:25

Window10中成功安装TensorFlow-GPU版本！

背景：我的计算机GPU版本为NVIDIAGeForceRTX3070首先，查看显卡的版本以及对应的CUDA桌面鼠标右键->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息一.TensorFlow安装（试错阶段,

格噜·2024-02-05 20:24

ubuntu16.04安装tensorflow-gpu1.2.0+显卡驱动+cuda8.0+cudnn5.1

win10安装TF请跳转：https://blog.csdn.net/weixin_44341962/article/details/91347433ubuntu16.04安装显卡驱动安装cuda8.0

小玮包·2024-02-05 20:24

Ubuntu16.04+Cuda8.0+cudnn6.0+Tensorflow-gpu==1.4

Ubuntu16.04+Cuda8.0+cudnn6.0+Tensorflow-gpu==1.4硬件环境：Inteli7-4700显卡Nvidiagtx745安装顺序：1.ubuntu16.04系统2.

小亮 Play NLP·2024-02-05 20:51

pip安装tf-gpu=2.4的bug解决方案

背景：在centos7.9服务器上，v100单卡，cuda-11.7，驱动也是匹配的，安装torch不费劲，但是tf-gpu就是不行，conda安装失败，只有pip安装，然而pip失败。

小李飞刀李寻欢·2024-02-05 20:51

编译mnistCUDNN时出错：fatal error: FreeImage.h: No such file or directory

是否正常使用1.在https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载以下三个文件：2.运行以下命令sudodpkg-ilibcudnn8_8.1.1.33-1+cuda11.2

勤奋的懒猫·2024-02-05 17:18

E: 未找到“libcudnn8”的“8.x.x.x-1+cudaX.Y”版本

cudnn官网下载对应deb包。参考官网的教程进行安装。（现在只有一个包，以前有三个包，网上的教程都是针对三个包的）。进行到官网教程中如下所示第五步，怎么都找不到相应的包。网上搜索解决方案无果。这里自己手动安装包（要安装的包本地是存在的）。注意update的列表，有file协议的，这就是本地的目录。找到名为cudnn+对应版本的repo，进入该目录。可以发现下面有三个deb包，依次用dpkg命令安

DaydreamHippo·2024-02-05 17:44

深度学习GPU的环境太乱？从头配置环境：理解+实操

深度学习CUDA环境太乱？环境配置：理解+实操小白关于环境配置的一点理解0.装环境之前你需要知道有关CUDA的事进一步理解（optional）如何查看你当前的GPU型号？

Deserve_p·2024-02-05 17:42

User ubuntu22.04 的系统，为什么需要下载18.04的东西，系统是升级上来的

(base)root@sh:/home/sh#aptupdateGet:1file:/var/cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01InReleaseIgn:1file

MonkeyKing.sun·2024-02-05 15:58

从零开始 TensorRT（3）Python 篇：解析 ONNX、PyTorch TensorRT 接口

前言学习资料：TensorRT源码示例官方文档：WorkingWithTensorRTUsingThePythonAPI官方文档：TensorRTPython官方文档：CUDAPythonB站视频教程视频配套代码

秋山丶雪绪·2024-02-05 14:58

从零开始 TensorRT（2）Python 篇：原生 API 构建网络

前言学习资料：TensorRT源码示例官方文档：WorkingWithTensorRTUsingThePythonAPI官方文档：TensorRTPythonAPI官方文档：CUDAPythonB站视频

秋山丶雪绪·2024-02-05 14:28

Windows配置深度学习环境(从查询合适的torch版本开始)——torch+CUDA+cuDNN

win10+mx350+Python3.7.4+CUDA11.4.0+cudnn11.4torch1.11.0+cu113torchaudio0.11.0torchvision0.12.0+cu113一

学习BigData·2024-02-05 13:31

tensorflow调用gpu时报错：找不到cupti64_112.dll

环境：tensorflow2.5，cuda11.4看了C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.1\bin路径下，有cublas64_11.dll

桶的奇妙冒险·2024-02-05 09:01

opencv中使用cuda加速图像处理

opencv大多数只使用到了cpu的版本，实际上对于复杂的图像处理过程用cuda（特别是高分辨率的图像）可能会有加速效果。

我是一个对称矩阵·2024-02-05 08:56

win10 miniconda pytorch1.5安装

首先自己先装好自己的cuda驱动，我自己装的是9.2的版本，装的方法可自行百度miniconda安装miniconda是conda的轻量级版本，相比anaconda占用空间小。

咸鱼丶的自我修养·2024-02-05 04:40

SD text prompt 文生图系列

importtorchfromdiffusersimportStableDiffusionPipelinemodel_id="CompVis/stable-diffusion-v1-4"device="cuda"pipe

平丘月初·2024-02-05 03:11

CUDA/TensorRT部署知识点

qq_41920323·2024-02-05 01:57

OpenCV简介、导入及图像处理基础方法讲解（图文解释附源码）

作为较大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务OpenCV还提供了Java、Python、cuda

showswoller·2024-02-05 00:05

超级详细的YOLOV8教程

上自定义数据2.制作数据集3.部署YOLOV8的代码3.1远程部署3.1.1项目下载3.1.2修改代码3.1.2.1训练模型3.1.2.1验证模型3.2本地部署3.2.1YOLOV8项目部署3.2.2cuda

李小狗儿·2024-02-04 21:46

实战：CUDA-BEVFusion部署分析-学习spconv的优化方案(Explicit GEMM conv)

目录前言0.简述1.什么是ExplicitGEMMConv2.im2col3.spconv是如何使用ExplicitGEMMConv的4.使用ExplicitGEMMConv处理spconv的优缺点5.拓展-conv加速5.1Introduction5.2im2col5.3Forwardgraph5.4Backwardgraph5.5Pythonexampleforforwardpropagati

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:54

周同学文章汇总

Linux3.环境配置4.AlgoC++5.Makefile6.模型部署7.tensorRT从零起步高性能部署8.保姆级从零手写自动驾驶CV9.剪枝与重参10.量化11.国内首个BVE感知全栈系列学习教程12.CUDA

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:23

实战：CUDA-BEVFusion部署分析-学习spconv的优化方案(Implicit GEMM conv)

.ExplicitGEMMConv3.ImplicitGEMMConv4.ImplicitGEMMConv优化5.spconv和ImplicitGEMMConv总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《CUDA

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:51

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