CUDA并行编程第2页

快速搭建本地 Whisper 语音识别大模型

前置准备在开始之前，你需要确保计算机符合以下条件：Python3.7+环境GPU支持（CUDA驱动）：尽管CPU也能运行，但GPU会更快。足够的存储空间：模型可能需要几个GB。步骤一：

码上飞扬·2024-09-05 18:31

Linux 编译 qtav,QtAV 1.3.3 发布，跨平台音视频播放库

QtAV1.3.3发布-支持调用NVIDIA的cuvid库进行CUDA硬解。支持平台：windows,linux。(是linux上第一个支持cuda硬解的么？)。有些视频播放会抖动，目前原因还不清楚。

丶本心灬·2024-09-05 14:35

Ubuntu下安装CUDA和cuDNN

Ubuntu下安装CUDA和cuDNNCUDA1.查看显卡是否支持CUDA网址https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。

_Mallow_·2024-09-05 08:26

Ubuntu20.04安装CUDA和cuDNN

这里写目录标题1.简介1.1测试TensorFlow能否使用GPU2.安装CUDA11.22.1下载安装包2.2安装2.3配置环境变量2.3.1打开bashrc2.3.2末尾加上2.3.3内容生效2.4

Czi.·2024-09-05 08:26

支持nvidia显卡硬件加速的ffmpeg库编译

前提是安装了cuda#安装nvidia-codec-headergitclonehttps://github.com/FFmpeg/nv-codec-headers.gitcdnv-codec-headers

wjsiou123·2024-09-04 15:10

自动驾驶之心规划控制理论&实战课程

深度学习传统方式)多传感器融合跟踪全栈教程(视频答疑)多模态融合3D目标检测教程(视频答疑)规划控制理论&实战课程国内首个BEV感知全栈系列学习教程首个基于Transformer的分割检测视觉大模型视频课程CUDA

vsdvsvfhf·2024-09-04 10:05

免费GPU平台教程，助力你的AI, pytorch tensorflow 支持cuda

Colab：https://drive.google.com/drive/home阿里天池实验室：https://tianchi.aliyun.com/60个小时gputianchi.aliyun.com/notebook-ai/天池实验室_实时在线的数据分析协作工具，享受免费计算资源-阿里云天池移动九天：https://jiutian.10086.cn/edu/#/homekagglekaggl

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Pytorch问题处理：Pytorch distributed RuntimeError: Address already in use

解决方案：在运行命令前加上一个参数--master_port如：--master_port29501后面的参数29501可以设置成其他任意端口注意：这个参数要加载XXX.py前面例如：CUDA_VISIBLE_DEVICES

道纪书生·2024-09-04 06:42

[python]python onnxruntime gpu是否可用

在Python中，要检查ONNXRuntime是否可以使用GPU，可以使用以下代码：importonnxruntimeasort#检查CUDA是否可用defis_cuda_available():try

FL1623863129·2024-09-04 05:29

3维线程格 gpu_GPU编程2--CUDA核函数和线程配置

CUDA核函数在GPU上执行的函数称为CUDA核函数(KernelFunction)，核函数会被GPU上多个线程执行，我们可以在核函数中获取当前线程的ID。

weixin_39575502·2024-09-04 03:22

windows的vscode配置cuda编码环境

windows的vscode配置cuda编码环境配置过程1下载vscode2安装NVIDIACUDAToolkit3配置环境变量4创建cuda项目5运行6bug6.1visualstudio的版本问题6.2

小马敲马·2024-09-04 03:21

【Ubuntu20.04】配置深度学习环境

参考Ubuntu20.04配置深度学习环境（全网最细最全）NVIDIA显卡驱动安装安装CUDA通过终端nvidia-smi查看自己能安装的最高CUDA版本，在官方网址下载需要的版本。

糊涂懿·2024-09-03 13:20

深度学习(二)

CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等

小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

nvidia cuda镜像说明

nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-runtime:这是一个运行时镜像，适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中运行深度学习应用程序。

九品神元师·2024-09-01 20:42

linux安装 cuda.run,Ubuntu18.04下安装CUDA和cudnn

安装前需要注意的问题：1需要安装对应的驱动，具体参考下图：安装过程可以参考：Ubuntu18.04安装nvidia显卡驱动2由于Cuda-9只支持gcc-6以下的版本，而Ubuntu18.04系统默认安装的

weixin_39535527·2024-09-01 20:11

【踩坑】ubuntu18.04下安装cuda11.03踩坑要点

本人安装cuda11.03最初是在ubuntu16.04上进行的，涉及到了Xserver等问题，一度把电脑整崩溃。后直接安装ubuntu18.04.05LTS很多问题迎刃而解。

北溟客·2024-09-01 20:41

windows C++ 并行编程-在 UWP 应用中使用 C++ AMP

可以在通用Windows平台(UWP)应用中使用C++AMP(C++AcceleratedMassiveParallelism)在GPU（图形处理单元）或其他计算加速器上执行计算。但是，C++AMP不提供用于直接处理Windows运行时类型的API，并且Windows运行时不提供C++AMP包装器。当你在代码（包括你自己创建的代码）中使用Windows运行时类型时，必须将它们转换为与C++AMP兼

sului·2024-09-01 19:07

C++ AMP异构并行编程解析

C++AMP异构并行编程解析原文发表于《程序员》杂志2012年第4期，略有改动。

flyingleo1981·2024-09-01 19:06

使用docker从零构建python、cuda、pytorch等环境

nvidia-docker安装本机先安装docker，然后安装nvidia-docker（在docker中使用gpu需要安装nvidia-docker，同时本机需要有nvidia显卡驱动，且该驱动版本要支持docker里面的cuda

ken_asr·2024-09-01 11:14

《C++与新兴硬件技术的完美融合：开启未来科技新篇章》

通过CUDA和OpenCL等技术，C++开发者可以充分利用GPU的性能优势，实现

程序猿阿伟·2024-09-01 06:41

ubuntu16.04Cuda8.0安装opencv3.1

从官网上下载opencv3.1.0进入官网:http://opencv.org/releases.html,选择3.1.0版本的source,下载opencv-3.1.0.zip图片.png图片.png解压到你要安装的位置，命令行进入已解压的文件夹opencv-3.1.0目录下，执行：mkdirbuild#创建编译的文件目录cdbuild安装opencv前还需要安装一些依赖项：sudoapt-ge

柠檬先生在搬砖·2024-09-01 03:02

AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分（含torch和cuda）包含机器学习模型和bert模型的使用

文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦，改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert，用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件，提取“句子”列，‘标注’列和‘上下文情境’这三列按顺序把excel中的这三列拼接在一起。合并输出成一个xlsx文件。importosimportpandasaspd#获取当前脚本所在的目录

东方-教育技术博主·2024-08-31 11:13

Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7)

1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH

SnailTyan·2024-08-31 09:06

CUDA 问题解决 —— CUDA+MPI出错："mpi.h" No such file or directory

在CUDA源文件里使用MPI时，编译出错Makefile文件：CUDA_INSTALL_PATH=/usr/local/cuda-8.0MPI_INSTALL_PATH=/opt/intel/compilers_and_libraries

__Sunny__·2024-08-31 09:27

【CUDA】在Windows10，GTX1050，cuda11.1上安装cuda环境

目录一、检查系统要求和准备工作二、安装NVIDIA驱动程序三、下载并安装CUDAToolkit11.1四、安装cuDNN五、验证cuDNN是否安装成功（可选）六、设置环境变量七、验证安装八、测试CUDA

丶2136·2024-08-31 04:22

【CUDA】在Windows11，GTX3060上安装cuda环境

目录一、检查系统要求和准备工作二、安装NVIDIA驱动程序三、下载并安装CUDAToolkit11.7四、安装cuDNN五、验证cuDNN是否安装成功（可选）六、设置环境变量七、验证安装八、测试CUDA

丶2136·2024-08-31 04:51

[2020]tensorflow2.1-GPU + CUDA +CUDNN配置过程记录

最近几天做视频数据集的时候要用到tensorflow2的gpu训练版本，要安装对应版本的cuda和cudnn，网上的教程五花八门，我尝试了很多论坛的方法，有些能用有些不可以（也可能是我操作错误），经过两天调试终于能够运行了

夏迪End·2024-08-30 15:56

MindSearch 快速部署（InternStudio 版）

选择InternStudio算力平台50%A100的cuda12.2的开发机，并使用sshvscode远程连接到开发机。

qq_31064397·2024-08-30 04:18

CUDA C++ 编程指南

目录1.Introduction1.1.TheBenefitsofUsingGPUs1.2.CUDA®:AGeneral-PurposeParallelComputing1.3.AScalableProgrammingModelCUDAC

疯狂的码泰君·2024-08-29 02:51

CentOS 安装 NVIDIA 相关软件包时出现依赖问题

淘气小姑娘·2024-08-28 13:49

trt | torch2trt的使用方式

://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-5x-download解压tarxvfTensorRT-6.0.1.5.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda

Mopes__·2024-08-28 10:31

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。

2401_85763639·2024-08-28 09:56

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。

2401_85760095·2024-08-28 06:41

CUDA | 线程模型结构

grid==>网格；block==>线程块；线程分块是逻辑上的划分，物理上线程不分块配置线程：>>最大允许线程块大小：1024最大允许网格大小：2^31-1（针对一维网格）每个线程在核函数中都有一个唯一的身份标识；每个线程的唯一标识由这两个>>确定；grid_size，block_size保存在内建变量(build-invariable)，目前考虑的是一维的情况：gridDim.x：该变量的数值等

__AtYou__·2024-08-28 01:07

详解cuda by example中第六章光线追踪代码

最近在学习cudabyexample第六章时发现代码看不太懂（本人小菜鸡勿喷），经过学习（chatgpt的帮助）后对这段代码有了比较清晰的理解，于是打算对这段代码进行一个注解，仅供学习，如果大家有发现不对的地方欢迎指正定义线程块与线程一个线程块包含一个

肖肥羊xy·2024-08-28 00:58

安装CUDA的常见错误：cuda_install_131.log

安装cuda时报错Toolkit:InstallationFailed.MissingCompiler.Samples:InstallationFailedLogfileis/tmp/cuda_install

坦帕湾的海盗·2024-08-27 22:15

详解cuda by example中第八章图形互操作性代码

/common/cpu_bitmap.h"#include"cuda.h"#include"cuda_g

肖肥羊xy·2024-08-27 21:10

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的

程序猿鑫·2024-08-27 18:48

HPC&AI并行计算集群Slurm作业调度系统对通用资源（GRES）的调度

为特定GRES类型启用了其他内置功能，包括图形处理单元（GPU）、CUDA多进程服务（MPS）设备，并通过可扩展的插件机制进行分片。二、配置默认情况下，群集的配置中未启用任何GRES。

技术瘾君子1573·2024-08-27 09:25

运维系列&AI系列&Lenovo-G双系统系列（前传-装之前搜索的）：pytorch cuda安装报错的解决方法

pytorchcuda安装报错的解决方法pytorchcuda安装报错的解决方法前言2022.12.8在win+cuda11.8下安装最新PytorchGPU版时遇到包不兼容的问题，该文记录安装的整个流程一

坦笑&&life·2024-08-27 06:33

【CUDA编程笔记】如何使用CUDA统一内存来优化多进程多线程程序的性能？

如何使用CUDA统一内存来优化多进程多线程程序的性能？要使用CUDA统一内存优化多进程多线程程序的性能，可以采取以下步骤。

qq2108462953·2024-08-26 23:26

CUDA指南-CUDA简介与开发环境搭建

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIAGPU进行高效的通用计算任务。

小虾米欸·2024-08-26 21:41

5分钟 Stable Diffusion 本地安装

安装前的准备确保系统要求：您需要一台安装了NVIDIA显卡的计算机（最好支持CUDA，至少6GB显存）。操作系统：Wind

狒狒伯尼·2024-08-26 10:45

英伟达A100、A800、H100、H800、V100以及RTX 4090的详细性能参数对比

英伟达A100、A800、H100、H800、V100以及RTX4090的详细性能参数对比：英伟达A100架构与制程：架构：Ampere制程：7纳米核心与频率：CUDA核心数：6912个Tensor核心数

算力资源比较多·2024-08-26 00:48

pytorch实现模型搭建

模型就是获取设备，以方便后面的模型与变量进行内存迁移，设备名只有两种：'cuda'和'cpu'。通常是在你有GPU的情况下需要这样显式进行设备的设置，从而在需要时，你可以将变量从主存迁移到显存中。

Fiona.y·2024-08-24 21:30

ubuntu18.04+cuda11.4+nccl安装

本文参考自，但更加详细的介绍了安装方法，避免走弯路ubuntu下安装nccl具体教程_ubuntu安装nccl-CSDN博客文章浏览阅读1w次，点赞5次，收藏12次。使用paddlepaddle框架进行多卡训练时报错：Traceback(mostrecentcalllast):File"train.py",line210,indo_train()File"train.py",line91,indo

袁泽斌的学习记录·2024-08-24 20:57

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloperhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

aiotud·2024-08-24 14:17

Ubuntu20.04部署Ollama

在Ubuntu20.04上面安装完RTX4060的NvidiaCuda和TensorRT环境后，就开始跑些大模型看看。

stxinu·2024-08-24 05:22

【PyTorch】torch.backends.cudnn.benchmark 和 torch.backends.cudnn.deterministic

这个设置特别针对使用CUDA和cuDNN库进行的运算，并在使用具有变化输入尺寸的网络时有很大帮助。让我们更详细地解释这个设置的功能和应用场景。什么是cuDNN？cuDNN(CUDADeep

读思辨·2024-08-23 15:49

nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d: Assertion `t ＞= 0 && t ＜ n__classes` failed.

nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d:Assertion`t＞=0&&t＜n__classes`failed._..

特立独行的Q·2024-08-23 04:45

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