CUDA并行编程第9页

查看 CUDA cudnn 版本

https://medium.com/@changrongko/nv-how-to-check-cuda-and-cudnn-version-e05aa21daf6chttps://blog.csdn.net

爬的慢的蜗牛·2024-01-29 11:09

运行yolo v8 YOLOv8-CPP-Inference C++部署遇到的问题

环境：openCv:4.8.0torch:2.0.0cuda:cuda_11.7.r11.7遇到问题：(tools)rog@i7:~/my_file/obj/ultralytics/examples/YOLOv8

YANGXUSHI520·2024-01-29 09:03

使用清华镜像安装pytorch

前期准备：1、配置python环境，python3.82、安装Anaconda最新版（建议通过清华镜像下载安装包）3、配置CUDA11.4（前提是电脑有NVIDIA显卡）安装pytorch：（1）网上好多推荐使用

海浪在开花·2024-01-29 08:11

ubuntu18.04安装paddlepaddle开发环境

1.显卡配置GPU:GTX1660,确保显卡驱动已经安装，参考：https://www.jianshu.com/p/e70436c3b0072.安装CUDA下载选择系统信息：https://developer.nvidia.com

奋斗_登·2024-01-29 07:24

【加速计算】从硬件、软件到网络互联，AI时代下的加速计算技术

接下来，我们将回顾和梳理常见的硬件加速器，如GPU、ASIC、TPU、FPGA等，以及如CUDA、OpenCL等软件

沐风—云端行者·2024-01-28 23:10

解决 docker 中 OpenGL 版本过低的问题

0.背景：最近在升级Cuda的docker,在docker中运行VTK时，发现Docker中使用的VTK很慢。

comedate·2024-01-28 21:23

五种msvcp140_1.dll丢失的解决方法

msvcp140_1.dll是MicrosoftVisualC++2015Redistributable组件的一部分，包含了与并行编程相关的C++标准库的运行时组件。

sheng12345678rui·2024-01-28 20:29

VCRUNTIME140_1.dll丢失是怎么回事，需要如何修复

这个文件包含了微软的C++标准库的运行时组件，特别是与并行编程相关的部分。当开发者使用VisualC++2015及以上版本编译应用程序时，他们的程序可能会依赖于这个库来运行。

sheng12345678rui·2024-01-28 20:29

CUDA基础教程文档记录

目录前言0.CUDA基础语法1.CUDA共享内存2.GPU架构简介3.CUDA内存子系统4.原子/规约操作和warpshuffle5.CUDA统一内存(ManagedMemory)6.CUDA流和并发7

爱听歌的周童鞋·2024-01-28 20:28

【CenterFusion】测试脚本CenterFusion/experiments/test.sh

在README.md中训练模型的命令是：bashexperiments/test.sh首先执行的就是test.sh脚本在脚本中--参数值表示可选参数##使用的NVIDIA_GPU设备编号exportCUDA_VISIBLE_DEVICES

HIT_Vanni·2024-01-28 18:33

安装densepose （make、make ops问题解决）

环境版本如下：Ubuntu16.04cuda9.0cudnn7.1gcc4.9.4cmake3.5.1protpbuf3.6.1opencv-python4.2.0查看cuda版本：cat/usr/local

# 西洲 #·2024-01-28 16:18

【GPU】CUDA是什么？以及学习路线图！

什么是CUDA作者：Keepin1、cuda是英伟达开发的一套应用软件接口（API）。其主要应用于英伟达GPU显卡的调用。

Hcoco_me·2024-01-28 16:14

【GPU】GPU CUDA 编程的基本原理是什么?

【GPU】GPUCUDA编程的基本原理是什么?

Hcoco_me·2024-01-28 16:44

DualSPHysics v5.0源码编译教程，新手入门

目录一、前期准备1.安装C++编译器2.安装CUDA二、下载源码三、编译四、报错解决五、验证一、前期准备DualSPHysics是可以编译运行在CPU和GPU上的，所以需要安装C++编译器：例如gcc，

ChangYan.·2024-01-28 14:58

CUDA下载安装教程，新手详细

目录一、下载二、安装三、设置环境变量四、补丁安装由于项目需要安装特定版本的CUDA，现记录安装过程。

ChangYan.·2024-01-28 14:57

[Visual Studio C盘找不到VC/Bin文件]nvcc fatal : Cannot find compiler ‘cl.exe‘ in PATH

前言在用nvcc文件编译CUDA程序(.cu文件)时候报了以下错误：nvccfatal:Cannotfindcompiler‘cl.exe‘inPATH该问题是因为系统找不到cl.exe文件网上都说是要将

Bartender_Jill·2024-01-28 13:42

【PyTorch】n卡驱动、CUDA Toolkit、cuDNN全解安装教程

文章目录GPU、NVIDIAGraphicsDrivers、CUDA、CUDAToolkit和cuDNN的关系使用情形判断仅仅使用PyTorch使用torch的第三方子模块安装NVIDIAGraphicsDrivers

UnderTurrets·2024-01-28 11:50

dlerror: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file ...

37:00.153893:Itensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53]Couldnotdlopenlibrary'libcudart.so

不存在的里皮·2024-01-28 09:16

Deep-Learning-YOLOV4实践：ScaledYOLOv4模型训练自己的数据集调试问题总结

errorerror1:CUDAoutofmemoryerror2:TypeError:can'tconvertcuda:errorDeep-Learning-YOLOV4实践：ScaledYOLOv4

时间之里·2024-01-28 08:39

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。

张海军2013·2024-01-28 06:58

【cuda编程】CUDA的运行方式以及grid、block结构关系

文章目录1.CUDA基础知识1.1程序基本运行顺序1.2grid与block1.3dim类型定义2.CUDA的第一个程序3.CUDA线程的组织结构——grid与block关系1.CUDA基础知识1.1程序基本运行顺序一般来说

非晚非晚·2024-01-28 05:49

CUDA编程- - GPU线程的理解 thread,block,grid - 再次学习

GPU线程的理解thread,block,grid一、从cpu多线程角度理解gpu多线程1、cpu多线程并行加速2、gpu多线程并行加速2.1、cpu线程与gpu线程的理解（核函数）2.1.1、第一步：编写核函数2.1.2、第二步：调用核函数（使用内核函数）2.1.3、第三步：编写CMakeLists&编译代码二、重要概念&与线程索引的直观理解2.1、重要概念2.2、dim3与启动内核2.3、如何

Nice_cool.·2024-01-28 05:17

Ubuntu20.04安装cuda12.11

显卡驱动首先就是安装显卡驱动，我是双3090，不知道为什么，官网死活安不上，最后从软件更新那里直接安装上了，绷不住了cuda首先从官网下载runfile文件安装的时候记得驱动和KernelObjects

Zqchang·2024-01-28 04:46

机器学习环境配置

本文讲述内容包含python、tensorflow、anaconda、Numpy、jupyter、CUDA、PyCharm、Pytorch的安装。

惘栀箱·2024-01-27 18:22

windows环境下配置tensorflow_gpu版本——无需更改本地的cuda

大家可以在tensorflow学习中，可能会遇到使用tensorflow_gpu版本的安装，但是一般涉及到gpu的安装，就需要配置cuda，这个过程很麻烦且浪费时间，下面给出一个简单的方法配置环境。

筱筱西雨·2024-01-27 14:41

linux深度学习开发基础命令——极简版

condacreate-yourenv_namepyhton=3.x查看全部虚拟环境condaenvlist激活虚拟环境condaactivateenv_name或者找到activate.bat文件2.查看cuda

Walt_像道光·2024-01-27 12:18

深度学习编译器后端和运行时

编译器后端做的优化就和具体的设备有关了（不同设备有不同的allocator，不同的编程模型，比如英伟达的CUDA），后端优化更加贴合硬件，会针对硬件特点为IR中的计算节点选择在硬件上的算子，然后为每个算子的输入输出分配硬件内存

RJ_theMag·2024-01-27 09:39

FlashInternImage实战：使用FlashInternImage实现图像分类任务（一）

文章目录摘要安装包安装timm数据增强Cutout和MixupEMA项目结构编译安装DCNv4环境安装过程配置CUDAHOME解决权限不够的问题按装ninja编译DCNv4计算mean和std生成数据集摘要

AI浩·2024-01-27 09:06

openmp编程在linux下编译命令,OpenMP在ARM-Linux以及NDK中的编译和使用

以前对OpenCV在ARM-Linux，ARM-Android上的优化做了很多编译方面的努力，例如添加TBB支持，添加CUDA支持(NvidiaK1平台上)。

半生瓜Cc·2024-01-27 08:58

win10+tensorflow2.7-gpu安装

1.查看自己显卡的cuda版本在cmd输入：nvidia-smi如果提示没有此命令，说明你要装gpu驱动了2.查看tensorflow2.x与cuda和cudnn版本关系点击这里查看所以我选tensorflow2.7

吴天德少侠·2024-01-27 08:49

onnx推理python代码

前提pipinstallonnxruntime-gpu代码importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="4"importonnxruntimeasortimportnumpyasnpimportSimpleITKassitkimportmathimporttime

吴天德少侠·2024-01-27 08:18

CUDA、cudNN版本号,tensorflow对应版本查询

CUDA版本查询：win+Rcmd命令行输入nvidia-smi查询右上角可见CUDAVersion11.6cudNN版本查询：按照路径查询文件：cudnn_version.hC:\ProgramFiles

MayYou-HHH·2024-01-27 04:37

【cuda】RuntimeError: Unexpected error from cudaGetDeviceCount()

解决会发现nvidia-smi不管用了。不要立即重启，会黑屏的。赶紧记录使用的驱动版本号，最好找到安装包位置。直接重装原版驱动，环境还能用。参考我的安装博客。已经黑屏就进入安全模式，network模式。卸载可视化桌面和显卡驱动。驱动程序已经更新，可以尝试回滚到之前的版本。原因分析包管理器问题，安装包的时候把驱动搞坏了。nvidia-fabricmanager包的问题：如果你的系统中安装了nvidi

prinTao·2024-01-27 04:19

【一次性解决】CUDA和PyTorch的安装与多版本管理的三种方式

但是如果服务器多人使用，或者复现代码多（pytorch版本和cuda版本是互相依赖的），就需要更进一步的版本管理方法。这里将详细介绍用于深度学习或者CPP开发的CUDA版本管理方式。

prinTao·2024-01-27 04:19

ubuntu系统环境指定GPU的使用

法1：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2pythontest.py法1中，0,1,2为显卡的编号。

计算机视觉-Archer·2024-01-27 01:20

成功编译TensorRT-LLM

1.准备工作启动已下载的docker镜像，查看编译TRT-LLM的主要依赖项版本OS:Ubuntu22.04cuda：12.2cudnn:8.9.4tensorrt:9.1.0python:3.

有来有去9527·2024-01-26 16:53

TensorRT-LLM的AutoDL部署

安装cudawgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.1/local_installers/cuda_12.2.1_535.86.10

wwwsctvcom·2024-01-26 16:21

nvidia-smi报错：NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver 原因及避坑解决方案

发现cuda不可用，于是输入“nvidia-smi”才发现了一个错误，如下：nvidia-smiNVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning

baidu_huihui·2024-01-26 14:05

chatgpt赋能python：Python并行for：提高代码效率的利器

Python提供了一系列并行编程库与工具。在这些库中，Python并行for以其简单易懂、易于使用和高效率的特点备受欢迎。什么是Python并行for？

turensu·2024-01-26 13:18

ubantu tensorflow problem

libcusolver.so.8.0:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectoryecho$LD_LIBRARY_PATH我的结果：/usr/local/cuda

AICVer·2024-01-26 11:36

解决ChatGML启动报错：RuntimeError: expected scalar type Half but found Float

.half()原始命令：model=AutoModel.from_pretrained("/app/model/chatglm2-6b",trust_remote_code=True).half().cuda

Levi_·2024-01-26 11:46

yolov5训练自己的数据

环境搭建2.数据准备3.数据标注4.数据整理4.1数据集切分4.2修改数据文件4.3修改模型文件5.训练模型5.1训练5.2验证5.3测试6.训练结果分析1.环境搭建安装anaconda、python、cuda

wyw0000·2024-01-26 11:42

经典C#面试：C#下多线程的实现方式与区别详解，包括并行编程和并发编程

并行编程和并发编程是两种不同的编程范式，它们在C#中都有对应的实现方式。本文将详细介绍这些实现方式，并提供相应的示例。一、使用Thread类Thread类是C#中实现

白话Learning·2024-01-26 08:33

linux conda 配置 stable video diffusion

Stability-AI/generative-models.git2创建conda环境condacreate-nsvdpython=3.10condaactivatesvd3安装pytorchgpucuda

lanlinbuaa·2024-01-26 07:33

Ubuntu22.04安装4090显卡驱动

1、安装完Ubuntu系统，打完所有补丁后再进行后续操作2、下载系统所需要的版本的NV显卡驱动，本次由于使用CUDA12.1，故选用的驱动版本为NVIDIA-Linux-x86_64-530.41.03

baidu_huihui·2024-01-26 07:32

在ubuntu20.04 安装nvidia驱动 (亲测有效，这是方法二)

一.前言1.你可能需要安装cuda。下面附上了一个安装cuda的教程。

baidu_huihui·2024-01-26 07:28

ICCV 2021 广义源无关领域自适应

该论文采用了基于PyTorch1.3和CUDA10.0的代码，通过阅读’requireme

OverlordDuke·2024-01-26 06:38

/sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda-11.1/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so.8 is not a symbolic

在sudoapt-getxxx时总会报以下错误：/sbin/ldconfig.real:/usr/local/cuda-11.1/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so

0208hsq·2024-01-26 04:43

关于深度学习服务器配置的一些问题（二）——硬盘挂载、IP配置、端口映射和SSH配置文件

校园网）中IP不变的情况，使用的路由器为TP-LINK系列硬件环境和系统配置服务器为DellPrecision7920，操作系统Ubuntu20.04server，系统安装过程，换源，ssh基本配置，CUDA

NekoTom·2024-01-26 03:44

如何正确配置pytorch环境

1各种镜像源的问题因为pytorch原生的服务器在国外，而pytorch（cuda版本）大小为1G以上，使用国外源下载是不太可能的。因此衍生出了很多国内的下载源。

Lvjawag·2024-01-26 00:24

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