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

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。

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。

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

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

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

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

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

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。

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

NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm

因为自己的电脑无法安装CUDA，实验室服务器又没有root权限（并且终于装好之后，我的IP还被回收更新了），所以转到AutoDL安装colmap了，分享一篇帖子记录一下首先不能直接git到colmap之后就

CMAKE编译CUDA的设置，关于CMAKE语法请自行参考官方文档。这里给出CMakeLists.txt的设置。

面临的问题就是项目需要的版本太低，例如pytorch1.12，cuda10.0，而我的显卡RTX4060（

并且给NVIDIA的显卡自动安装最新的驱动程序和CUDA版本！【对初学者友好！】1、待转换的音频/视频目

20240122在WIN10下给GTX1080配置CUDA驱动2024/1/2219:09缘起：为了使用openai的whisper识别小语种【非英语】电影的字幕，决定开始折腾CUDA了！

20240122让WIN10在启动的时候进入安全模式2024/1/2218:30缘起：为了使用openai的whisper识别小语种【非英语】电影的字幕，决定开始折腾CUDA了！

condacreate-npytorchpython=3.6（4）检测自己的电脑是否可以使用：2、pytorch编辑器的选择（1）pycharm（下载社区版）（2）jupyter（可以交互）启动本地的jupyter:3、为什么torch.cuda.is_av

我的PyTorchversion0.4.1,cudatoolkit9.0cudnn7.6.5在程序中插入下面这句话，很好地解决了！

两个服务器上的显卡和cuda的安装都是相同的利用condapack迁移环境（本来打算直接复制-粘贴来迁移环境的，但是anaconda文件夹直接有80多G，遂放弃（没想到环境竟然可以有这么大的内存）。）

文章目录准备工作下载飞桨推理库编译代码可能遇到的问题CouldNOTfindPythonNoCMAKE_CUDA_COMPILERcouldbefound.准备工作jetpackcudaopencv下载飞桨推理库根据

文章目录前言MODULE类1.add_module(name,module)2.apply(fn)3.children()4.cpu()和cuda()5.eval()6.forward(*input)7

1.安装CUDAToolkit11.8从MZ小师妹的摸索过程来看，其他版本的会有bug，12.0的版本太高，11.5的太低（感谢小师妹让我少走弯路）参考网址：CUDAToolkit11.8Downloads

本次使用镜像：nvcr.io/nvidia/cuda:12.2.0-runtime-ubuntu20.04，1.97G的镜像。

版本记录一下复现的过程代码下载gitclonehttps://gitcode.net/mirrors/yanx27/pointnet_pointnet2_pytorch.git环境配置python=3.8.13cuda

这是关于Randlanet从环境配置到C++推理部署的博客，原作者的代码是基于tensorflow1.x的，但是现在的显卡基本上都开始是30系列了，只支持cuda11.1以上的开发环境。

训练脚本在运行的同时，会自动将脚本中的CUDA接口替换为昇腾AI处理器支持的NPU接口。整体过程为：边训练边转换。工具迁移：训练前

1模型部署在InternStudio平台中选择A100(1/4)的配置，镜像选择Cuda11.7-conda，可以选择已有的开发机langchain；1.1创建工作空间mkdir/root/pdf_project1.2Clone

介绍一下本人重装的一个初衷，首先系统更新内核导致cuda无法运行，其次原本的70g空间捉襟见肘，因此想要重装分配更多一些空间，若没有扩容的需求可以去找找系统自带的重装方法，应该会比我下面的流程快很多。

博主花了两天时间，总算在win10笔记本上完成了cuda环境的部署，期间踩了很多坑。现有的教程大都是通过anaconda部

目录一、写在前面二、安装pygame三、读整个项目文件中的README.md四、模拟强化学习(重点)4.1先装cuda4.2再装cuDNN4.3添加环境变量五、使用conda下载pytorch反转来了env.pymain.pyppo.py

目录Keras安装:1.1.安装CUDA/cuDDN工具包1.1.1.安装前准备1.1.2.安装CUDA1.1.3.安装cuDDN1.2.安装Anaconda1.3.安装tensorflow框架1.3.1

带注释版本的实现被写到了这里：https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/tree/master/apex由于有很多个人理解，读者可配合当前文章谨慎理解

0x0.前言2023年很多mlsys工作都是基于Triton来完成或者提供了Triton实现版本，比如现在令人熟知的FlashAttention，大模型推理框架lightllm，diffusion第三方加速库stable-fast等灯，以及很多mlsys的paper也开始使用Triton来实现比如最近刚报道的这个新一代注意力机制LightningAttention-2：无限序列长度、恒定算力开销、

最头疼的莫过于CUDA，cudnn这些东西的版本匹配。以前看了不少教程，让我们安装cuda，cudnn，配置环境变量。其实，这两个框架的GPU版本配置早就很简单很简单了！

文章目录前言BasicSR快速开始Pytorch与cuda查看cuda版本安装对应的PytorchGCFSR的项目配置训练命令获取训练可选的参数，使用参数-h：Train_pipeline函数参数解析ResumeLoggerGoodLucklogoDataloader

NVIDIAContainerToolkit3.使用nvidia-ctk命令配置容器运行4.通过docker运行nvidia-smi5.运行gpu-jupyter6.访问gpu-jupyter7.测试gpu-jupyter是否可以访问cuda0

前言深度学习框架介绍Anaconda（Python环境安装）TensorFlow安装Pytorch安装Caffe2安装前言前言：上一篇博客中我们安装了Linux16.04Server并配置了相关的深度学习环境(CUDA

1首先在终端利用命令ndivia-smi查看自己的驱动版本和cudaversion查看是否匹配（或者有没有安装cuda）查看是否匹配：知乎-安全中心安装cuda：知乎-安全中心2搞定cuda之后，就要安装与

如要用mingw编译opencv，参考我另外一篇文章https://blog.csdn.net/weixin_44733606/article/details/135741806。如要用Ubuntu编译opencv，参考我另外一篇文章https://blog.csdn.net/weixin_44733606/article/details/131720128。一、安装VS2022，自行搜索。二、安

系列文章目录TensorRT环境配置–Linux(Ubuntu)文章目录系列文章目录前言一、环境配置二、CUDA下载安装三、cuDNN下载安装四、TensorRT下载安装五、模型创建总结前言TensorRT

背景做深度学习的小伙伴们可能都会在安装环境的时候经常遇到的cuda版本驱动版本以及和显卡是如何对应的，经常搞得特别糊涂，官网没有直接提供他们的对应关系，导致我们在升级显卡的时候发现原来的软件环境不兼容，

服务器上跑代码的时候遇到了报错：NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm

近期在解决一个解大型稀疏矩阵方程的问题，用到了Eigen库和cuSolver库，并对二者的不同算法进行了时间上的比较。1.Eigen解稀疏矩阵方程1.1解法流程调用c++的eigen库解方程的参考资料比较多，这里只是简单地总结一下大致流程。给项目配置好eigen环境后，首先是引用头文件和命名空间，#include"Eigen/Sparse"...usingnamespaceEigen;...这样就

Makefile.configCUDA9.1cuDNN7.1.3OpenCV3.3.0Python2.7##Refertohttp://caffe.berkeleyvision.org/installation.html

按照查看比较高的教程添加变量，但是最后再cmd中输入nvcc-V时，一定要重启cmd！！！成功！

文件准备：根据自己的硬件配置需求，去NVIDIA官网下载符合显卡的驱动文件和cuda文件，笔者这里以CentOS7.6下安装RTX3090为实例。

安装过程使用jetpack安装的jetson，自带了opencv，但是没有cuda加速的，输入opencv_version使用jtop查看，可以确认自带的opencv是没用cuda的卸载opencv，先查看有哪些包

视频讲解OpenCV编译C++测试程序获取CUDA设备信息测试代码test-cv.cpp#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacecv

importtimeimporttorchfromunireplknetimportunireplknet_aif__name__=='__main__':net=unireplknet_a()net.cuda