CUDA线程模型第16页

本地cuda的部署方式

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

UndefindX·2024-01-23 06:58

windows用msvc编译opencv、opencv-python、opencv_contrib、cuda

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

严就方法·2024-01-23 06:49

TensorRT部署--Linux(Ubuntu)环境配置

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

小豆包的小朋友0217·2024-01-23 06:04

pytorch、显卡、显卡驱动、cuda版本是如何对应的

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，

鱼游九天·2024-01-23 06:10

【问题记录】NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch。

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

超好的小白·2024-01-22 21:31

Eigen 与 CUDA cusolver 解大规模稀疏矩阵方程的实现与比较

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

石小鑫·2024-01-22 20:02

2018-05-12 Caffe Makefile.config

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

七点水Plus·2024-01-22 18:00

cuda安装完输入nvcc -V显示不是内部或外部的命令（添加cuda环境变量）

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！

挽了个球球·2024-01-22 13:03

CentOS 7版本下安装NVIDIA显卡驱动

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。

文北屾·2024-01-22 12:20

Jetson Orin Nano安装OpenCV带cuda加速版本的全过程

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

LitchiCheng·2024-01-22 11:38

OpenCV编译C++测试程序获取cuda设备信息

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

LitchiCheng·2024-01-22 11:08

RepLKNet 学习笔记

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

AI视觉网奇·2024-01-22 11:27

Detectron2在windows10下的配置

Detectron2在windows10下的配置预备安装内容MSVC（2017版本及以上，其他版本未经测试）,python3.7,pytorch>=1.4,对应的CUDA（注意环境变量的设置）,pycocotools

simple_whu·2024-01-22 11:48

【CompletableFuture任务编排】游戏服务器线程模型及其线程之间的交互(以排行榜线程和玩家线程的交互为例子)

需求：1.我们希望玩家的业务在玩家线程执行，无需回调，因此是多线程处理。2.匹配线程负责匹配逻辑，是单独一个线程。3.排行榜线程负责玩家的上榜等。4.从排行榜线程获取到排行榜列表后，需要给玩家发奖修改玩家数据，因此涉及到排行榜线程和玩家线程的交互。5.房间线程也希望有多个，这样子各个房间之间业务无交互，进行并行执行。ThreadManager.java//负责所有线程的创建packageorg.e

zfoo-framework·2024-01-22 10:18

【STR文字识别项目】之最新SOTA项目PARSeq（二）转TensorRT并用C++调用

NPC里的玩家·2024-01-22 09:05

(转载)Netty高性能之Reactor线程模型

Netty是一个高性能、异步事件驱动的NIO框架，它提供了对TCP、UDP和文件传输的支持，作为一个异步NIO框架，Netty的所有IO操作都是异步非阻塞的，通过Future-Listener机制，用户可以方便的主动获取或者通过通知机制获得IO操作结果。作为当前最流行的NIO框架，Netty在互联网领域、大数据分布式计算领域、游戏行业、通信行业等获得了广泛的应用，一些业界著名的开源组件也基于Net

树心图物·2024-01-22 08:00

【资源分享】GPU、CUDA并行程序设计相关电子书 pdf资料

1-CUDA并行程序设计：GPU编程指南电子书pdf作者:（美）ShaneCook出版社:机械工业出版社原作名:CUDAProgramming:ADeveloper’sGuidetoParallelComputingwithGPUs

Hcoco_me·2024-01-22 07:23

基于Anaconda安装pytorch深度学习环境（win10）+pycharm安装---免额外安装CUDA和cudnn（适合win10小白教学）

文章目录前言一、NVIDIA驱动安装二、Anaconda的安装三、Pytorch环境安装四、pycharm安装--验证CUDA和cudnn版本前言最近由于项目需要，之前我们在利用GPU进行深度学习的时候

华江信息Ai边缘计算·2024-01-22 07:45

Github 2024-01-21 开源项目日报 Top10

根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Python项目7Cuda项目1HTML项目1JupyterNotebook项目1非开发语言项目1高级英语学习指南创建周期：2427天开发语言：HTMLStar

孙琦Ray·2024-01-22 06:09

【设置gpu设备】os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] 和 torch.cuda.set_device()

【设置gpu设备】os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]和torch.cuda.set_device()文章目录【设置gpu设备】os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES

笃℃·2024-01-22 05:45

【最新】手把手教你Windows安装TensorFlow-gpu2.1.0（2021.6.11更新）

1.1自我定位1.2小生配置一览①Anaconda3平台（小生版本许久没有更新，新版都可）②Python3.6（3.7及以上不兼容，采坑部分慢慢讲述）②英伟达GTX1050③CUDA10.2（CUDA版本目前一般为

MUKCHAN·2024-01-22 04:10

工作小记 cv-cuda使用

最近要实现RGB相关cuda算子的功能，最终通过自己手写核函数实现。

Zip-List·2024-01-22 00:26

m2安装SD报错及解决方案

报错一：LaunchingWebUIwitharguments:--skip-torch-cuda-test--upcast-sampling--no-half-vae--use-cpuinterrogatenomodule'xformers

呼伦贝尔-钢蛋儿·2024-01-21 21:08

Nvidia GPU相关包与命令及参考链接

CUDAtoolkitCUDAtoolkit是Nvidia提供的开发环境，用于创建基于GPU的高性能应用。里面包含CUBLAS库，

badman250·2024-01-21 20:09

ROS中darknet_ros功能包运行详解，低帧率如何解决，如何修改Cmake、makefile文件

运行环境：ubuntu20.04+显卡驱动(cuda与cudnn可以装也可以不装)一、获取功能包参考博客：ROS下实现darknet_ros(YOLOV3)检测_camera/rgb/image_raw

神筆＆『馬良』·2024-01-21 17:29

[CUDA 学习笔记] CUDA kernel 的 grid_size 和 block_size 选择

CUDAkernel的grid_size和block_size选择核函数执行配置ExecutionConfigurationcuda_kernel>>(...)Dg:grid的维度和大小(grid_size

PeakCrosser·2024-01-21 14:58

no kernel image is available for excution on the device

nokernelimageisavailableforexcutiononthedevice显示如下：原因分析：有可能是计算能力设置不匹配解决方案：在kernel.cu文件上右键，依次选择属性->配置属性->CUDAC

saoqi_boy·2024-01-21 13:52

Go并发编程学习总结

文章目录Go语言的并发模型线程模型signal处理和优雅退出守护进程Go并发与CSP模型Go并发调度：G-P-M模型runtime包创建协程池Channelchannel基本使用channel使用细节和注意事项

一切如来心秘密·2024-01-21 12:14

性能优化-HVX架构简介

二、DSP硬件架构A.HVX架构-线程模型B.HVX架

发狂的小花·2024-01-21 09:07

安装tensorrt环境在linux上

输入nvcc-V并且看到输出时,这表明您的系统中已经安装了NVIDIA的CUDA工具包，并且该命令成功地显示了CUDA编译器版本的信息这里是租的ubuntu远程服务器gpu版本，所

bug生成中·2024-01-21 08:41

NodeJS工作线程worker_threads使用

NodeJs为异步单线程模型，其中如果主线程如果执行比较耗CPU的操作，可能会失去响应，因此工作线程（Worker）对于执行CPU密集型JavaScript操作非常有用。

wrangler_csdn·2024-01-21 08:55

ubuntu 安装cuda和cuda驱动

概述(1)目前已测试架构：x86(PC机)(2)目前已测试ubuntu版本：16、18、20分开安装驱动和cuda–1.安装nvidia驱动(1)屏蔽开源驱动nouveausudovi/etc/modprobe.d

勤奋的学渣·2024-01-21 07:14

Windows环境下快速安装pytorch-gpu版本

2.检查GPU的版本这个环节很重要，gpu的版本不是显卡的型号，要知道自己gpu的版本，与之后的cuda和cudnn对应3.查看GPU版本的两种方法1.右键单击桌面点击nvidia控制面板。

尘世中迷途小书僮·2024-01-21 06:49

stgcn下环境的配置：Windows miniconda python3.6 cuda11.8 cudnn8.9.2 torch0.4.0

blog.csdn.net/Oxford1151/article/details/1303261632.在终端（cmdorcondaprompt）condacreate-nnameXXXpython=3.93.cuda

Diros1g·2024-01-21 06:12

Redis6 新特性多线程解析

众所周知，Redis之前的版本一直都是典型的单线程模型（注意：这里不是指Redis单实例中只有一个线程，而是表示核心操作模块由单线程完成，当然另外还有一些辅助线程从旁协助，比如LRU的淘汰过程），为什么不使用多线程呢

菠萝-琪琪·2024-01-21 05:14

【Redis】 - Redis 6.0 新特性之多线程模型

Redis6.0新特性之多线程模型1.Redis6.0之前的版本真的是单线程么？2.Redis6.0之前为什么一直不使用多线程？

迪曼奥特迦·2024-01-21 05:43

Netty-Netty源码分析

Netty线程模型图Netty线程模型源码剖析图Netty高并发高性能架构设计精髓主从Reactor线程模型NIO多路复用非阻塞无锁串行化设计思想支持高性能序列化协议零拷贝(直接内存的使用)ByteBuf

长情知热爱·2024-01-21 04:19

python 人脸识别项目insightface

二、项目安装环境：ubuntu18cuda11.71、安装insight

何时摆脱命运的束缚·2024-01-21 02:50

QT中pro文件参数说明和cuda配置

目录一、pro配置参数说明二、QT中配置CUDA三、Linux查看GPU相关命令一、pro配置参数说明TATGET=qt39pro_v1//生成应用程序软件名为qt39pro_v1TEMPLATE=app

西堂AI编程提效·2024-01-20 23:28

Python：最简单的神经网络分类模型(附带详细注释说明）+ 训练结果可视化+ 模型可视化

#神经网络的搭建--分类任务##PyTorch由4个主要包装组成：#1.Torch：类似于Numpy的通用数组库，可以在将张量类型转换为（torch.cuda.TensorFloat）并在GPU上进行计算

深耕智能驾驶·2024-01-20 20:03

Recbole入门

RecBole要求torch版本在1.7.0及以上，如果你想在GPU上运行RecBole，请确保你的CUDA版本或CUDAToolkit版本在9.2及以上。

卫卫卫·2024-01-20 19:26

Ubuntu16.04在安装nvidia/cuda后，一直输密码，无法进入界面

因为要安装caffe，所以要安装cuda，在cuda安装完成后，需要reboot重启，此时就会一直让输密码，一直输，输完然后假装要开机，结果又让输，晕。

卫卫卫·2024-01-20 19:26

在Anaconda(conda)虚拟环境下如何安装MMdection

#windowsactivate#Linux或macOSsourceactivate四、进入虚拟环境后，我们需要先确定本机的cuda版本。五、

fsoule·2024-01-20 18:05

RuntimeError: Torch is not able to use GPU；解决方案

大家好，我是水滴~~本文主要介绍在启动stable-diffusion-webui时出现的RuntimeError:TorchisnotabletouseGPU;add--skip-torch-cuda-testtoCOMMANDLINE_ARGSvariabletodisablethischeck

水滴技术·2024-01-20 17:08

AI学习(2): PyTorch2.x环境安装

PyTorch支持广泛的机器学习和深度学习算法，并基于强大的GPU加速计算库CUDA，提供了高效的张量计算（如数组计算）和深度神经网络功能。PyTorch的主要特性:易用性：PyTorch

猿码记·2024-01-20 16:55

Windows安装Pytorch/torchvision

windowslinux通用：1.7.1支持cuda10.1pipinstalltorch==1.7.1+cu101torchvision==0.8.2+cu101torchaudio==0.7.2-fhttps

AI视觉网奇·2024-01-20 16:18

CUDA Capability: 61, Driver API Version: 10.2, Runtime API Version: 10.0

W031723:16:47.2362124320device_context.cc:237]PleaseNOTE:device:0,CUDACapability:61,DriverAPIVersion:

AI视觉网奇·2024-01-20 16:47

CUDA安装遇到问题及安装方法汇总

1.cuda版本如何判断自己应该下载什么版本的cuda呢？

jiang_changsheng·2024-01-20 15:12

RuntimeError: cublas runtime error : the GPU program failed to execute at /tmp/pip-req-build-jh50bw2

theGPUprogramfailedtoexecuteat/tmp/pip-req-build-jh50bw28/aten/src/THC/THCBlas.cu:259在搜索引擎查找N次，包括询问N次GPT导师都没找到能解决这个问题的方案，都在说cuda

徐心兰·2024-01-20 14:02

Redis多线程模型探究

在技术快速发展的当下，Redis以其高效的单线程模型在众多数据库技术中脱颖而出。这项被设计来高速读写内存数据的技术，如今却在面临多核心时代的挑战下，开始拥抱多线程。

mntalk·2024-01-20 10:31

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