CUDA线程模型第22页

PyTorch安装、配置环境（全网最新最全）

如果有，需安装CUDA与CuDNN。

-恰饭第一名-·2023-12-31 20:25

操作系统全整理

线程的实现方式线程模型是由线程的状态与转换进程调度高级调度：作业调度中级调度：内存调度低级调度：进程调度、处理机调度进程的七状态模型运行-》阻塞挂起：有可能是程序直接调到外存阻塞挂起-》就绪挂起：可能等待的条件满足了

TheresaApocalype·2023-12-31 18:55

TensorFlow2.0系列教程之0：Docker GPU版本安装

安装显卡驱动首先，我们要去安装显卡驱动NVIDIA®GPUdrivers，CUDA10.0requires410.xorhigher.公司解散后，我把训练模型的4卡并联的机器留下来了，用的是当年性价比最高的

金色暗影·2023-12-31 17:19

用通俗易懂的方式讲解大模型：在 Ubuntu 22 上安装 CUDA、Nvidia 显卡驱动、PyTorch等大模型基础环境

虽然现在有很多云厂商都提供了GPU服务器，但由于GPU的资源稀缺，云GPU服务器要么就是价格居高不下，要么就是数量不足无法购买，因此能拥有一块属于自己的Nvidia显卡来跑AI程序是最好不过了。虽然现在高端的Nvidia显卡又贵又不好买，但是稍微低端的显卡还是好入手的，随着大模型的配置要求越来越低，在低端显卡上跑一些大模型也不是什么问题。不过即使你拥有了一块自己的Nvidia显卡，但环境配置也是一

Python算法实战·2023-12-31 15:00

Redis原理及常见问题

高性能之道单线程模型基于内存操作epoll多路复用模型高效的数据存储结构redis的单线程指的是数据处理使用的单线程，实际上它主要包含IO线程：处理网络消息收发主线程：处理数据读写操作，包括事务、Lua

softshow1026·2023-12-31 11:03

多机多卡分布式训练

1.环境搭建分布式训练框架：accelerate+deepspeed+pdsh(可有可无)基础环境：cuda、显卡驱动、pytorch1.1安装相关包cuda安装：参考官网安装步骤wgethttps:/

china_xin1·2023-12-31 07:46

爱补鱼的猫猫·2023-12-31 07:33

深度学习seed()函数随机种子详解

三、随机种子在不同库中的使用3.1random.seed(seed)3.2np.random.seed(seed)3.3torch.manual_seed(seed)3.4torch.cuda.manual_seed

慕溪同学·2023-12-31 06:25

重磅硬核 | 一文聊透对象在JVM中的内存布局，以及内存对齐和压缩指针的原理及应用

又到了每周我们见面的时刻了，我的公众号在1月10号那天发布了第一篇文章《从内核角度看IO模型的演变》，在这篇文章中我们通过图解的方式以一个C10k的问题为主线，从内核角度详细阐述了5种IO模型的演变过程，以及两种IO线程模型的介绍

bin的技术小屋·2023-12-31 05:10

误删nvidia驱动后Ubuntu安装显卡驱动和CUDA

之前自己的Ubuntu20.04操作系统电脑里有驱动的。而且在软件和驱动更新的附加驱动里的列表里都能找到。不过由于3D建模软件里一个渲染问题，让自己纳闷，在想是不是驱动版本问题，于是从nvidia官网下载了一个驱动安装，还提示错误。就试着卸载nvidia驱动一不小心sudoapt-getremove--purgenvidia*一个命令都清了。再看软件和更新里附加驱动里啥都没了。只能手动重新安装。东

机智客·2023-12-31 03:39

FLANN GPU 版本测试

CUDA版本10.2#defineFLANN_USE_CUDA#include#include"cuda_runtime.h"#include"device_launch_parameters.h"#include

AI杰克王·2023-12-31 02:43

ffmpeg播放器实现详解 - 音频播放

1、生产者-消费者线程模型本文主要讨论posix标准下的生产者-消费者线程模型，posix标准多用于类linux相关环境POSIX:ThePortableOperatingSystemInterface

音视频开发老马·2023-12-31 00:24

超级详细的YOLOV8教程

上自定义数据2.制作数据集3.部署YOLOV8的代码3.1远程部署3.1.1项目下载3.1.2修改代码3.1.2.1训练模型3.1.2.1验证模型3.2本地部署3.2.1YOLOV8项目部署3.2.2cuda

笛秋白·2023-12-31 00:50

NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver

问题记录：今天打开电脑，打算用GPU跑模型时，提示cuda不存在，重启电脑还是连不上，网上搜索各种方法，最终解决，参考：https://blog.csdn.net/hangzuxi8764/article

JLGao的简书·2023-12-31 00:18

2019-12-29 mmdetection 入坑指南

nccl的安装指导https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/INSTALL.md3.第一次安装运行，是这个样子，失败exportCUDA_HOME

Joyner2018·2023-12-30 18:19

SPIN环境配置

3.6.9condaactivatespingitclonehttps://github.com/nkolot/SPIN.gitcdSPINcondainstallpytorch==1.1.0torchvision==0.3.0cudatoolkit

whale998·2023-12-30 14:27

Ubuntu 18.04.05 下安装Tensorflow-GPU和OpenPose

内容标题1、Ubuntu18.04.05系统安装1.1UEFI安装2、给ubuntu18.04.05换成国内的源3、安装lightdm和vim4、安装NVIDIA驱动5、安装CMake6、安装CUDA10.17

RedMery·2023-12-30 14:26

SPIN源码复现

LearningtoReconstruct3DHumanPoseandShapeviaModel-fittingintheLoop源码链接：https://github.com/nkolot/SPIN环境：ubuntupython3.9cuda11.0GPU3090

KangXi_TangYuan·2023-12-30 14:25

PyTorch训练多任务模型技巧

RuntimeError:oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation:[torch.cuda.FloatTensor

David-Chow·2023-12-30 12:04

yolo添加注意力机制报错，在给yolo算法添加注意力机制时，例如CBAM注意力机制会报错RuntimeError: adaptive_max_pool2d_backward_cuda does

RuntimeError:adaptive_max_pool2d_backward_cudadoesnothaveadeterministicimplementation,butyouset‘torch.use_deterministic_algorithms

小白的gis空间·2023-12-30 12:01

计算机网络【EPOLL 源码详解】

IO多路复用在以前，传统的网络编程是多线程模型，一个线程单独处理一个请求。

sober_me·2023-12-30 12:27

Ubuntu18.04/16.04安装深度学习环境(Anaconda、显卡驱动、CUDA、Tensorflow-GPU、pycharm等)

目录1.Anaconda安装2.安装ubuntu显卡驱动3.安装CUDA4.安装cuDNN5.安装Tensorflow-GPU6.安装pycharm7.安装vscode1.Anaconda安装Anaconda

Const 雕虫小技·2023-12-30 10:45

升级 GPU 服务器 cuda 驱动版本指南

一，下载对应版本驱动1，选择对应的驱动版本下载驱动地址：https://www.nvidia.in/Download/index.aspx?lang=en本文内容以A30(NCCL)、A100(NV-Link)、A100(NV-Switch)为例：2，获取选择驱动的下载链接1)确认如下版本信息是否正确若正确则点击下载2)复制下载链接3，服务器中下载驱动1）下载驱动终端执行：wget【复制的链接】e

TFATS·2023-12-30 10:14

CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战

全面介绍CUDA与pytorchcuda实战关注TechLead，分享AI全维度知识。

TechLead KrisChang·2023-12-30 10:42

深度学习Tensorflow缺失cublas64_11.dll cublasLt64_11.dllcufft64_10.dll，cusparse64_11.dll等dll问题解决方法：

tensorflow_gpu-2.6.0的安装与配置深度学习Tensorflow缺失cublasLt64-11.dllcusolver64-11.dll等dll问题解决方法：当你的tensorflow_gpu-与cudnn和CUDA

不做梵高417·2023-12-30 10:36

（已解决）（pytorch指定了gpu但还是占用了一点0号gpu）以及错误（cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR）

RuntimeError:CUDAOutofmemory。事实上，后者是运行时错误，一般通过降低batchsize,向量维度，神经网

音程·2023-12-30 07:01

matlab 使用gpu绘图,使用MATLAB轻松享受GPU的强大功能

MATLAB的GPU支持为活跃于许多学科的大量研究人员(不一定是CUDA编程专家)提供了一种加速科学计算的新方法。考虑到MATLAB主要是用于

stellagugu·2023-12-30 06:02

基于矩阵乘的CUDA编程优化过程

背景：网上很多关于矩阵乘的编程优化思路，本着看理论分析万遍，不如实际代码写一遍的想法，大概过一下优化思路。矩阵乘的定义如下，约定矩阵的形状及存储方式为:A[M,K],B[K,N],C[M,N]。CPU篇朴素实现方法按照常规的思路，实现矩阵乘时如下的3层for循环。#defineOFFSET(row,col,ld)((row)*(ld)+(col))voidcpuSgemm(float*a,floa

Briwisdom·2023-12-30 06:57

在pytorch中，读取GPU上张量的数值 (数据从GPU到CPU) 的几种常用方法

这是一种简便的方法，常用于在进行CPU上的操作之前将数据从GPU取回importtorch#在GPU上创建一个张量gpu_tensor=torch.tensor([1,2,3],device='cuda

阿罗的小小仓库·2023-12-30 06:24

Ubuntu22.04系统安装软件、显卡驱动、cuda、cudnn、pytorch

Ubuntu22.04系统安装软件、显卡驱动、cuda、cudnn、pytorch安装Nvidia显卡驱动安装CUDA安装cuDNN安装VSCode安装Anaconda并更换源在虚拟环境中安装GPU版本的

kevin小新·2023-12-30 06:22

安装驱动导致ubuntu开不了机

ubuntu系统，安装mmdeploy时想换nvidia驱动，换了之后按网上说的换cuda，重启后出问题，进不了系统，黑屏，闪烁之后也不出来字，出不来系统选择目录。

vxgu86·2023-12-30 05:57

Jetson ORIN NX安装Ubuntu20.04，配置CUDA，cuDNN 等注意事项

大体准备工作与流程与博客英伟达官方源JetsonXavierNX安装Ubuntu20.04，配置CUDA，cuDNN，Pytorch等环境教程（基于NVIDIA官方教程，理论适用其它Jetson设备）一致

hongliyu_lvliyu·2023-12-30 00:52

极智开发 | 解读英伟达软件生态基本线性代数库cuBLAS

邀您加入我的知识星球「极智视界」，星球内有超多好玩的项目实战源码下载，链接：https://t.zsxq.com/0aiNxERDqcuBLAS，全称为NVIDIACUDABasicLinearAlgebraSubroutineLibrary

极智视界·2023-12-29 21:23

带独显3060 ubuntu 装机流程：驱动、cuda、conda

都津齐·2023-12-29 19:07

深度学习用Ubuntu 18.04装机记录

正好就着实验室台式机重装了一遍系统，装机过程中照旧遇到大量乱七八糟的东西，为了不让这些折腾白白浪费，干脆记录下来，发在这里，能节省后人时间就更好了复制代码1.从U盘装机：从官网下载.iso文件(18.04LTS)如果必须马上用cuda

weixin_34356555·2023-12-29 19:07

Win11+Docker搭建CUDA开发环境

最近入门了CUDA编程，先记录下搭建环境过程。由于在windows和wsl上折腾了好久，装cuda、cudnn、cmake、gcc等软件，还经常遇到依赖、版本许多问题，最终污染了系统环境。

transformer_WSZ·2023-12-29 17:15

ubuntu系统（6）：Nvidia Docker配置cuda+pytorch【纯小白版】

目录一、安装NvidiaDocker二、安装显卡驱动1、安装驱动2、检查显卡驱动版本3、查询驱动版本和显卡相关信息三、Dockerhub安装pytorch和对应版本cuda1、在Dockerhub中查询对应版本镜像编辑

zhenz0729·2023-12-29 17:28

Pytorch基础指令

1.pytorch指定使用GPU卡##方法一：在运行脚本前，使用CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1#使用GPU卡号为0和1pythonyour_script.py

Catherine_In_Data·2023-12-29 14:43

【Pytorch】Pytorch或者CUDA版本不符合问题解决与分析

NVIDIACUDAToolkitReleaseNotesPackageinstallationissues【Pytorch】Pytorch或者CUDA版本不符合问题解决与分析1.版本不符问题解决与分析

大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-29 06:18

【docker/ros】docker容器中安装melodic-ros-core过程总结

序言问题：基于Dockerfile制作镜像，需要基于cuda的基础镜像，同时又希望使用ros基础镜像。

shuaixio·2023-12-29 04:39

本地部署 text-generation-webui

本地部署text-generation-webui0.背景1.text-generation-webui介绍2.克隆代码3.创建虚拟环境4.安装pytorch5.安装CUDA运行时库6.安装依赖库7.启动

engchina·2023-12-29 04:29

学习Netty(一)------Netty 架构概览

文章目录前言Netty架构概览核心组件：多线程模型：代码示例：1.Channel接口：2.EventLoop3.ChannelPipeline总结前言为了方便大家理解，我每个文章都会画出逻辑图，以方便大家理解

犯困嫌疑人（）·2023-12-29 03:31

web worker的介绍和使用（包含使用案例）

以下是关于WebWorkers的一些关键概念和用法：线程模型：在传统的浏览器中，JavaScript是在主线程中运行的，而主线程主要负责处理用户界面和与用户交

流星先生!·2023-12-29 01:26

车路协同中 CUDA 鱼眼相机矫正、检测、追踪

在车路协同中，鱼眼一般用来补充杆件下方的盲区，需要实现目标检测、追踪、定位。在目标追踪任务中，通常的球机或者枪机方案，无法避免人群遮挡的问题，从而导致较高的IDSwich，造成追踪不稳定。但是鱼眼相机的顶视角安装方式，天然缓解了遮挡的问题，从而实现杆件下方的盲区问题1、鱼眼相机原理介绍相机镜头大致上可以分为变焦镜头和定焦镜头两种。顾名思义，变焦镜头可以在一定范围内变换焦距，随之得到不同大小的视野；

xiao__run·2023-12-29 01:26

ubuntu安装cuda、cudnn、anaconda

按照自己的版本来哦，不要直接复制哦一、安装cuda1、使用nvidia-smi命令查看可安装最高版本的cuda，如下图，我这里显示最高支持12.1版本的cuda2、在官网CUDAToolkitArchive

小鳄鱼先生·2023-12-29 01:54

Java开发框架和中间件面试题(10)

112.Netty的线程模型？113.如何进行JVM性能调优？115.GC调优策略有哪些？116.介绍下单点登

龙贝子·2023-12-28 19:04

recognize-anything 识别万物

dockerrun--gpusall-itd--name=test-v/app:/appnvcr.io/nvidia/cuda:11.8.0-devel-ubuntu22.04###########安装过程

张昊亮·2023-12-28 17:10

Track-Anything 追踪万物

注意Track-Anything.cache这些目录需要在线安装的时候下载完成dockerrun--gpusall-itd--name=test-v/tools:/appnvcr.io/nvidia/cuda