CUDA并行计算

TensorFlow-GPU 安装 -- 056

安装tf-gpu基本步骤和显卡介绍1、基本步骤1）判断电脑是否支持cuda2）安装NVIDIA显卡驱动3）安装64位的Python3.64）安装tensorflow-gpu5）安装cuda6）安装cudnn7
小麦粒·2024-01-11 04:20

解决TypeError: can‘t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu()

报错：TypeError:can'tconvertcuda:0devicetypetensortonumpy.UseTensor.cpu()tocopythetensortohostmemoryfirst
湛和·2024-01-11 04:50

离线AI聊天清华大模型(ChatGLM3)本地搭建

如果基础环境没有布置好可以参考我上篇文章《Ubuntu22.04TeslaV100s显卡驱动，CUDA，cuDNN，MiniCONDA3环
AI知识图谱大本营·2024-01-11 03:56

英伟达Jetson NX，AI配置。安装SDK Components

说来也是强，把GPU的能力用在了算力上，CUDA可以的。查看NX的ip地址，指令ipa，记住这ip，后面会用到。2.安装打开虚拟机Ubuntu（18）运行sdkmanger。
我想学会弹和弦·2024-01-11 03:18

【AI】AI入门之Nvidia Jetson平台（三）- Xavier NX软件开发栈介绍

目录一.软件开发栈二.JetPack三.JetsonLinux四.CUDA4.1CUDA工作流五.cuDNN六.TensorRT七.主要框架集成八.模型导入九.Multimedia十.VPI10.1VPI
有意思科技·2024-01-11 03:16

xavier输入法+卸载cuda10.2、cudnn8+快速安装cuda10.0、cudnn7+torch、torchvision

之前安装了高版本的cuda和cudnn，目前需要安装低版本的，操作如下：1、配置输入法1.sudoapt-getinstallfcitx-googlepinyin-y2.settings----languagesupport
亿点点_·2024-01-11 03:46

【从刷机开始配置Jetson Xavier NX环境】

从刷机开始配置JetsonXavierNX环境JetsonXavierNX的刷机与设置emmc启动输入法、CUDA、OpenCV、ROS的安装RealsenseSDK、ROS包安装及配置运行vinsfusion
Febridge·2024-01-11 03:16

【AI】AI入门之Nvidia Jetson平台（四）- Xavier NX软件开发环境安装部署

目录一.CUDA安装二.cuDNN安装三.TensorRT安装3.1Pycuda安装四.TensorFlow安装五.PyTorch安装六.DeepStream安装6.1安装依赖软件6.2安装DeepStreamSDK6.3
有意思科技·2024-01-11 03:15

解决Assertion：Error Torch not compiled with CUDA enabled问题（CUDA版本正确）

目录一、问题说明二、确定CUDA版本（运行时API，RuntimeAPI）三、解决方案一、问题说明用Anaconda安装PyTorch2.0.1，GPU版，CUDA版本为11.7：condainstallpytorch
松鼠小煤球·2024-01-11 02:25

python安装cuda出现错误提示：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

在pycharm中模型训练时，出现错误提示：AssertionError:TorchnotcompiledwithCUDAenabled原因：CUDA和Torch版本不兼容1.尝试检查cuda版本使用命令
▽北栀·2024-01-11 02:55

更加适合CUDA11.2的pytorch显卡版本

更加适合CUDA11.2的pytorch显卡版本pip版本pipinstalltorch==1.12.0+cu113torchvision==0.13.0+cu113torchaudio==0.12.0
Sout xza·2024-01-11 00:46

RISC Zero各功能模块代码解析

所谓kernels，包括CPU、CUDA、Metal。代码见：risc0/build_kernel。依赖库有：cc：用于将C/C++/汇编代码，编译进Rust库或Rust应用中。dir
mutourend·2024-01-10 21:16

并发，并行，线程与UI操作

在并行计算中，任务被分成多个子任务，并且这些子任务可以同时在不同的处理单元上执行，从而加速整体的计算速度。并行计算能够充分利用系统资源，提高计算效率。
睿智闷骚男·2024-01-10 20:55

跑代码相关 初始环境配置

环境配置_哔哩哔哩_bilibili总结的个人笔记这个是从零开始配python环境的比较好的经验教程：深度学习python的配置（Windows）-m1racle-博客园(cnblogs.com)然后关于CUDA
芒果香菠菠·2024-01-10 19:14

2.5 KERNEL FUNCTIONS AND THREADING

我们现在准备讨论更多关于CUDA内核功能以及启动这些内核功能的效果。在CUDA中，内核函数指定所有线程在并行阶段执行的代码。
王莽v2·2024-01-10 18:34

Parallel patterns: convolution —— An introduction to stencil computation

在接下来的几章中，我们将讨论一组重要的并行计算模式。这些模式是许多并行应用中出现的广泛并行算法的基础。
王莽v2·2024-01-10 16:17

RDD 特性——RDD 的分区和 Shuffle

读取数据的时候,会尽量的在物理上靠近数据源,比如说在读取Cassandra或者HDFS中数据的时候,会尽量的保持RDD的分区和数据源的分区数,分区模式等一一对应分区和Shuffle的关系分区的主要作用是用来实现并行计算
我像影子一样·2024-01-10 16:14

nvidia相关

参考nvidia-jetson-agx-orinjetson-linuxReal-TimeRenderingResourcesnvidiavulkancudaglvndStatusReport2016
qq_16740151·2024-01-10 13:57

conda新建、配置python3.8虚拟环境，torch-cuda1.8，torchtext0.9.0，huggingface安装transformers库

起因是我在用bert的时候，导包报错Python环境缺少importlib.metadata模块。importlib.metadata是Python3.8引入的模块，而我的环境中使用的Python版本为3.7。所以我得重新配置一个python3.8的环境准备工作在开始菜单找到anacondaprompt(anaconda3)，进入查看已有的虚拟环境命令：condaenvlist1.conda创建虚
LinlyZhai·2024-01-10 12:06

CUDA与cuDNN

姓名：王咫毅学号：19021211150【嵌牛导读】CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。NVIDIAcuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。
13d813107eae·2024-01-10 12:06

Failed to create CUDAExecutionProvider 使用onnxruntime-gpu未成功调用gpu

，遇到了点问题：就是明明在安装了合适版本的显卡驱动和CUDA后，onnx还是不能够成功调用GPU，并且还出现了先导入torch，再导入onnxruntime就可以成功调用的奇怪现象。
大雾的小屋·2024-01-10 10:38

ubuntu 20.04下 Tesla P100加速卡使用

1.系统环境：系统ubuntu20.04,python3.82.查看cuDNN/CUDA与tensorflow的版本关系如下：Buildfromsource|TensorFlow从上图可以看出，python3.8
zimu-zimu·2024-01-10 10:58

服务器开超线程有什么用

超线程技术是一个很好的提升核心利用率的东西，将闲置处理资源充分调动起来，就是利用特殊的硬件指令，把两个逻辑内核模拟成两个物理芯片，让单个处理器都能使用线程级并行计算，进而兼容多线程操作系统和软件，减少了
fzy18757569631·2024-01-10 09:57

nvidia-docker：未找到命令

最近发现是nvidia-docker指令已经被弃用了改用如下命令sudodockerrun--rm--runtime=nvidia--gpusallnvidia/cuda:12.3.103-base-ubuntu20.04nvidia-smi
深度学习界扛把子·2024-01-10 07:44

通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定使用哪些GPU设备

指定单个GPU设备：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"指定多个GPU设备：CUDA_VISIBLE_DEVICES=
深度学习界扛把子·2024-01-10 07:44

paddle指定运行gpu

首先，确保你的机器上已经安装了CUDA和cuDNN，并且正确配置了GPU环境。
深度学习界扛把子·2024-01-10 07:44

Ubuntu18.04安装cudnn v8

cuDNNLibarayforLinux和下面的三个Runtime、Developer和CodeSamples然后开始安装解压cuDNN代码tar-xzvfcudnn-x.x-linux-x64-v8.x.x.x.tgz将文件复制到CUDA
chch2010523·2024-01-10 07:57

CUDA out of memory.

torch.cuda.OutOfMemoryError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate20.00MiB(GPU0;31.75GiBtotalcapacity;24.79GiBalreadyallocated
Wwwilling·2024-01-10 06:07

libtorch 中Scalar 歧义性

libtorch构建c++推理程序中，因为使用opencv的Scalar类型，导致和libtorch命名空间的Scalar冲突：image.pngimage.png相关版本：libtorch:1.5.1cuda
熙熙江湖·2024-01-10 06:36

深度学习 手势识别学习

深度学习代码学习os.environ[]使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"##设置当前使用的GPU设备仅为0号设备2.argparse.ArgumentParser
33的史努比·2024-01-10 05:23

ubuntu20.04安装cuda11.7和显卡驱动

nouveau.conf在最下面加入blacklistnouveausudoupdate-initramfs-usudoreboot输入命令，如果没有任何输出，证明禁用成功lsmod|grepnouveau2、安装cuda11.7CUDAToolkitArchive
莫克_Cheney·2024-01-10 04:25

nerfstudio复现___踩坑坑坑坑坑指南

nerfstudio官方网站：Dataconventions-nerfstudio环境搭建nerfstudio需要python>=3.8pytorchtiny-cuda-nn如果想要训练自己的数据集，那么还需要
但行此事1222·2024-01-10 02:23

vs2017+cuda10..02+cudnn7.6.5+opencv4.4+opencv_contribute编译

vs2017+cuda10..02+cudnn7.6.5+opencv4.4+opencv_contribute参考：https://blog.csdn.net/qq_23149979/article/
caojinpei123·2024-01-10 02:07

了解一下InternLM3

在InternStudio平台中选择A100(1/4)的配置，如下图所示镜像选择Cuda11.7-conda，接下来打开刚刚租用服务器的进入开发机，并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行demo
羞儿·2024-01-09 23:24

在anaconda中安装pytorch的GPU版本

本文前提：1.你已经下载好了anaconda,最好是新建一个虚拟环境来安装pytorch的GPU版本，并且设置了国内镜像源；2.了解自己电脑对应的cuda版本，可通过nvidia-smi，并下载好了cuda
月落霜满天·2024-01-09 23:20

ubuntu安装和卸载软件包

以cuda-keyring_1.1-1_all.deb为例。
Charlene Fung·2024-01-09 22:21

Transformer论文--Attention Is All You Need

作者提出了仅依赖于注意力机制的的一种新的简单网络结构（Transformer），在机器翻译任务中与其他模型相比，该模型展现了更高的并行计算量同时大大减少了训练时间。
pepsi_w·2024-01-09 20:37

【读文献】Attention is all your need - Transformer

基于RNN/CNN的Encoder-Decoder或者RNN带Attention的Encoder-Decoder不能并行计算或者并行计算的复杂度会随着输入输出距离的增加而大幅度增加，以及RN
无名草鸟·2024-01-09 20:05

CUDA安装一直卡在检查系统兼容性，或花费极长的时间检查兼容性，但最后显示NVIDIA安装程序失败

CUDA安装一直卡在检查系统兼容性，或花费极长的时间检查兼容性，但最后显示NVIDIA安装程序失败⚙️1.软件环境⚙️2.问题描述3.解决方法4.结果预览⚙️1.软件环境⚙️Windows10教育版64
任博啥时候能毕业？·2024-01-09 20:00

Linux中CPU亲和性

Linux中CPU亲和性超线程技术(Hyper-Threading)：就是利用特殊的硬件指令，把两个逻辑内核(CPUcore)模拟成两个物理芯片，让单个处理器都能使用线程级并行计算，进而兼容多线程操作系统和软件
有恒无益·2024-01-09 19:05

GPT实战系列-ChatGLM3管理外部借力工具

LLM大模型相关文章：GPT实战系列-ChatGLM3本地部署CUDA11+1080Ti+显卡24G实战方案GPT实战系列-LangChain+ChatGLM3构建天气查询助手大模型查
Alex_StarSky·2024-01-09 16:59

报错RuntimeError: no valid convolution algorithms available in CuDNN

报错信息如下RuntimeError:novalidconvolutionalgorithmsavailableinCuDNN出现这个问题既不是cuda与cudnn版本不匹配，也不是英伟达显卡驱动需要更新
虽然什么都没做，但我还是辛苦了·2024-01-09 15:26

Dora-rs 机器人框架学习教程（3）——利用yolo实现目标检测

文章目录1安装pytroch环境1.1nvidia驱动1.2安装cuda1.3在conda中安装pytorchGPU版本1.4检验pytroch是否安装正确2编写程序代码2.1object_detection.py
熊猫飞天·2024-01-09 13:30

nccl cudaLaunch kernel

这次希望看一下，ncclAllReduce()中的ncclSum是如何转换成对应的cudaKernel来被执行到的。
Eloudy·2024-01-09 12:34

深度学习常用的下载链接/下载地址（CUDA/cuDNN）

1.CUDA各个版本的下载链接https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive2.cuDNN各个版本的下载链接https://developer.nvidia.com
Mobius8086·2024-01-09 12:56

CAICT中国信通院：量子计算发展态势研究报告（2023年）

量子计算以量子比特为基本单元，利用量子叠加和干涉等原理实现并行计算，能在某些计算复杂问题上提供指数级加速，是未来计算能力跨越式发展的重要方向。
Qforepost·2024-01-09 11:07

vLLM皇冠上的明珠：深入浅出理解PagedAttention CUDA实现

©作者|方佳瑞单位|腾讯研究方向|机器学习系统当前，在大模型推理框架领域，vLLM以其卓越的高吞吐性能和简洁易读的代码而备受瞩目，已经成为许多团队二次开发的首选。其优雅的设计和高效的实现不仅使其在实际应用中表现出色，也使其成为学习和理解推理框架的理想典范。PagedAttention（PA）技术是vLLM的基石，以它为创新点的论文发表在系统顶会SOSP2023上。论文题目：EfficientMem
PaperWeekly·2024-01-09 11:17

ubuntu20.04安装12.2版本的cuda

访问如下网址https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?
computer_vision_chen·2024-01-09 10:05

学校服务器安装anaconda并配置pytorch环境

学校服务器安装anaconda并配置pytorch环境1.下载Anaconda2.传到xftp中3.在终端运行脚本命令4.安装pytorch4.1查看cuda版本4.2创建自己的环境4.3下载pytorch4.4
失舵之舟-·2024-01-09 09:04

【0基础可看】PyTorch-Geometric安装教程

nercondainfo-econdaactivatenamecondainstallpython==3.8.16condainstallpytorch==1.12.0torchvision==0.13.0torchaudio==0.12.0cudatoolkit
@小蜗牛·2024-01-09 08:00
上一页 13 14 15 16 17 18 19 20 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他