CUDA线程模型第5页

gaussian-splatting windows环境配置

因为想着可能会改cuda的东西，想在windows配置下项目，然后来debug，发现问题比较多，中文教程也较少，结合github上的Issues和看到的博客，记录下配置的过程。

HustChaotic·2024-02-10 10:53

unity显示图片

GitHub-creativeIKEP/BlazePoseBarracuda:BlazePoseBarracudaisahuman2D/3DposeestimationneuralnetworkthatrunstheMediapipePose

AI视觉网奇·2024-02-10 06:36

Redis -- 渐进式遍历

由于redis是单线程模型，因此它会占用非常长的时间，导致服务器无法执行其他的命令从而阻塞等待较长时间。Redis使用sca

niceffking·2024-02-10 03:34

Nvidia的CUDA库现在恢复使用了

Nvidia的CUDA库现在恢复使用了由于早期版本存在兼容问题，从去年8月nvidia-cuda-toolkit包被移除了。现在该软件包更新后，又重新可以用，被重新添加到KaliLinux软件源中。

大学霸IT达人·2024-02-10 03:51

PyTorch 2.2 中文官方教程（十）

beginner/hta_trace_diff_tutorial.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0作者:AnupamBhatnagar有时，用户需要识别由代码更改导致的PyTorch操作符和CUDA

绝不原创的飞龙·2024-02-10 02:14

conda创建环境，查看环境，激活环境，查看包，复制环境，删除环境，查看cuda版本，查看pytorch版本

创建环境condacreate--name[yourEnvname]查看环境condaenvlist首次激活conda虚拟环境，使用sourceactivate激活，以后可以使用condaactivate激活虚拟环境sourceactivate[yourEnvname]激活环境condaactivate[yourEnvname]查看环境下的包condalist或者是piplist复制环境：假设已有

是一只努力的小菜鸡啦·2024-02-09 20:27

Windows下安装DeepSpeed

部署环境Windows1164bitsVisualStudio2022CUDAv11.8Python3.10PyTorch2.0.0+cu118下载DeepSpeedgitclonehttps://github.com

syson·2024-02-09 19:21

如何用OpenCV加载Yolov5并使用CUDA加速

1背景随着Pytorch、TensorFlow等有效的框架被用来深度的学习开发，各种任务的模型也层出不穷。但是大多的部署往往依赖签名的两个框架，需要前面的两个框架大量的库。而且先前的Yolov3和Yolov4有官方直接支持，可以自接加载weights和cfg文件。部署起来相对来说就很简单，但是最新的Yolov5确实基于Pytorch版本的，这使用Opencv部署起来就稍微的麻烦了。可以这时候我们希

geekboys·2024-02-09 11:28

【Python】使用 requirements.txt 与 pytorch 相关配置

yml文件三、第三方包：pipreqs（推荐）1、创建并激活conda环境2、安装requirements文件的pip源的包四、pytorch的配置安装正确版本的pytorch+torchvision+cuda

何为xl·2024-02-09 07:09

【深度学习】pytorch 与 PyG 安装（pip安装）

【深度学习】pytorch与PyG安装（pip安装）一、PyTorch安装和配置（一）、安装CUDA（二）、安装torch、torchvision、torchaudio三个组件（1）下载镜像文件（2）创建一个新的虚拟环境

何为xl·2024-02-09 07:36

Ubuntu 18.04上安装cuDNN 8.9.6.50：一站式指南

Content一、前言二、准备工作三、安装步骤1.启用本地仓库2.导入CUDAGPG密钥3.更新仓库元数据4.安装运行时库5.安装开发者库6.安装代码示例7.另外一种安装办法四、验证安装1.验证cuDNN

梦想的理由·2024-02-09 06:28

Redis 单线程模型详解

Redis基于Reactor模式来设计开发了自己的一套高效的事件处理模型（Netty的线程模型也基于Reactor模式，Reactor模式不愧是高性能IO的基石），这套事件处理模型对应的是Redis中的文件事件处理器

海平面远方开始阴霾·2024-02-09 06:57

redis单线程如何处理高并发的

这里写目录标题1.IO（阻塞IO）和NIO（非阻塞IO）的概念2.redis的线程模型3.redis的通信协议1.IO（阻塞IO）和NIO（非阻塞IO）的概念1.jdk1.4引入了NIO，但也有很多人在用阻塞

#Hideonbush·2024-02-09 06:27

Redis单线程和多线程网络模型变更

Redis单线程和多线程网络模型变更Redis通过IO多路复用来提高网络性能，并且支持各种不同的多路复用实现，并且将这些实现进行封装，提供了统一的高性能事件库API库AE:Redis单线程模型的整个流程当我们的客户端想要去连接我们服务器

admin3335·2024-02-09 06:24

Redis 单线程

Redis单线程访问速度通常来讲，单线程处理能⼒要⽐多线程差，那么为什么Redis使⽤单线程模型会达到每秒万级别的处理能

弦化·2024-02-09 06:21

计算机操作系统

2.进程管理1.进程的定义，组成，组织方式，特征1.进程2.进程的组织方式3.进程的特征2.进程的状态和转换1.状态2.转换3.进程控制4.进程通信1.共享存储2.管道通信3.消息传递5.线程概念和多线程模型

自学cs的小菜鸡·2024-02-09 06:50

C++ OpenCV-dnn模块调用模型进行目标检测（支持CUDA加速）

前言OpenCV4.4开始支持YOLOv4模型的调用，需要使用Opencv的DNN模块。编译安装OpenCV和OpenCV-contrib库步骤，点此链接C++OpenCV调用YOLO模型的完整代码点此下载一、模型加载constexprconstchar*darknet_cfg="../face/yolov3-tiny.cfg";//网络文件constexprconstchar*darknet_w

枸杞叶儿·2024-02-09 05:55

（win10系统）在pycharm下配置tensorflow-gpu

讲道理接下来就是安装好cuda和cudnn。就行了。坑的地方来了……如上图所示，

DmitryCai·2024-02-09 05:59

Netty代码示例及Reactor主从多线程模型

Netty通讯示例Netty的maven依赖：io.nettynetty-all4.1.35.Final服务端代码：publicclassNettyServer{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{//创建两个线程组bossGroup和workerGroup,含有的子线程NioEventLoop的个数默认为cpu核数的两倍//boss

Super_Javaer_Chen·2024-02-09 02:38

Netty（1）线程模型

前言对于Netty框架的学习前置知识点：线程模型目录线程模型概述传统阻塞IO线程模型Reactor基本思想单Reactor单线程单Reactor多线程主从Reactor多线程总结线程模型概述在学习Netty

有机后浪·2024-02-09 02:37

IO模型及Netty线程模型

NIO的异步网络通信框架能快速的搭建高性能易扩展的网络应用程序（服务器/客户端）2.特征设计适用于各种传输类型的统一API-阻塞和非阻塞套接字基于灵活且可扩展的事件模型，可将关注点明确分离高度可定制的线程模型

一指禅心·2024-02-09 02:37

netty核心功能与线程模型

Netty初探NIO的类库和API繁杂，使用麻烦：需要熟练掌握Selector、ServerSocketChannel、SocketChannel、ByteBuffer等。开发工作量和难度都非常大：例如客户端面临断线重连、网络闪断、心跳处理、半包读写、网络拥塞和异常流的处理等等。Netty对JDK自带的NIO的API进行了良好的封装，解决了上述问题。且Netty拥有高性能、吞吐量更高，延迟更低，减

bijian-bijian·2024-02-09 02:37

一文弄懂-Netty核心功能及线程模型

二.Netty的使用场景三.Netty通讯示例1.Netty的maven依赖2.服务端代码3.客户端代码四.Netty线程模型五.Netty模块组件1.

DaySurprise·2024-02-09 02:07

Netty Reactor模型之主从多线程模型】

1.前言通过上节的分析，我们知道单Reactor多线程模型它的性能瓶颈在于单个Reactor，本节主要讲解如何优化单个Reactor带来的性能瓶颈问题。

蛋炒喜红柿·2024-02-09 02:07

网络编程-Netty-02 Netty核心功能及线程模型

文章目录1、Netty解决的痛点2、Netty的使用场景3、客户端、服务端demo4、Netty线程模型理解4.1Douglea《ScalableIOinJava》中的可扩展的网络IO线程模型4.2Netty

旧梦昂志·2024-02-09 02:07

Netty的常用组件及线程模型设计(二)

Channel、EventLoopGroup和ChannelFutureNetty网络抽象的代表:Channel–SocketEventLoop–控制流、多线程处理、并发ChannelFuture–异步通知Channel和EventLoop关系如图:我们可以看出Channel需要被注册到某个EventLoop上，在Channel整个声明周期内部都由这个EventLoop处理IO事件，也就是说一个C

coffee_babe·2024-02-09 02:36

Netty的常用组件及线程模型设计(一)

Netty常用组件BootstrapBootstrap是Netty框架的启动类和主入口类，发呢为客户端类Bootstrap和服务器类ServerBootstrap两种ChannelChannel是JavaNIO的一个基本构造，它代表一个到实体(如一个硬件设备、一个文件、一个网络套接字或者一个能够执行一个或者多个不同的IO操作的程序组件)的开发连接，如读操作和写操作目前，可以把Channel看作是传

coffee_babe·2024-02-09 02:06

ubuntu22.04 安装部署05：禁用默认显卡驱动

安装部署03：设置root密码-CSDN博客《ubuntu22.04装部署01：禁用内核更新》《ubuntu22.04装部署02：禁用显卡更新》二、场景说明Ubuntu22.04默认显卡驱动，如果安装cuda

数据饕餮·2024-02-09 00:21

卸载cuda8.0 安装cuda10.1 cudnn7.6

配置一个虚拟环境名为tfkeras：python3.5-3.8+cuda10.1+tensorflow-gpu==2.1-2.3+cudnn7.6>condacreate-ntf2keraspython

xuanxi·2024-02-08 22:46

【Yolo】Jetson Orin Nano下部署 YoloV5

环境：Jetpack:5.1.1CUDA:11.

Jamie.T·2024-02-08 22:35

redis特点

一、redis线程模型有哪些，单线程为什么快？

xmh-sxh-1314·2024-02-08 15:42

Win10下在VS2019中配置使用CUDA进行加速的C++项目（配置.h文件，.dll以及.lib文件等）

一、VS2019、CUDA以及cuDNN的安装及配置网上相关博客很多，在这不再赘述。

腿。·2024-02-08 15:14

[CUDA手搓]从零开始用C++ CUDA搭建一个卷积神经网络(LeNet)，了解神经网络各个层背后算法原理

、所需环境二、实现思路2.1.定义了LeNet网络模型结构，并训练了20次2.2以txt格式导出训练结果(模型的各个层权重偏置等参数)2.3(可选)以pth格式导出训练结果，以方便后期调试2.4C++CUDA

Bartender_Jill·2024-02-08 14:09

PyTorch 2.2 中文官方教程（十二）

自定义C++和CUDA扩展原文：pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_extension.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0作者：PeterGoldsboroughPyTorch

绝不原创的飞龙·2024-02-08 10:55

Pytorch 安装与配置

每次在服务器上配置环境都需要考虑Pytorch版本/CUDA版本/GPU驱动版本等诸多因素，因为⌈\lceil⌈Pytorch只能下载指定CUDA版本的库⌋\rfloor⌋、⌈\lceil⌈GPU只能使用特定版本的驱动

ScienceLi1125·2024-02-08 09:05

ubuntu 16.04上安装CUDA Toolkit 8.0

一、从这里下载CUDA的安装文件Login|NVIDIADeveloper选择的型号如下所示：二、下载完之后，进入终端，进入到下载文件的目录下，执行如下语句，运行runfile文件：sudoshcuda

Hello_codingMan·2024-02-08 07:42

ubuntu 16.04 安装CUDNN 6.0

一、前言：安装cudnn必须要看好版本下载，如果版本不匹配出现什么问题我暂时还不清楚，为了避免采坑还是按照搭配原则来吧，并且安装它之前要先安装好cuda二、官网下载cuda对应版本的cudnn，地址：cuDNNArchive

Hello_codingMan·2024-02-08 07:42

工作3年的Java程序员，轻松拿到阿里P6Offer，只因为他搞明白了Redis这几个问题！！

关于Redis的单线程模型在Redis6.0之前，我们一直说Redis是单线程，所以并不会存在线程安全问题，而这个单线程，实际上就是在做数据IO处理中，是用的主线程来串行执行，如图4-7所示。

跟着Mic学架构·2024-02-08 07:58

Pytorch+NCCL源码编译

.使用pytorch自带NCCL库进行编译3.修改NCCL源代码并重新编译后测试，体现出源码更改环境Ubuntu22.04.3LTS(GNU/Linux5.15.0-91-genericx86_64)cuda11.8

Pretend ^^·2024-02-08 07:30

CUDA编程学习笔记（三）

本篇记录学习cuda的执行模式，主要有几个方面的内容：理解jetsonnano上的gpu架构；理解线程束执行的本质；分支化与避免分支化；展开循环；其他；一、理解jetsonnano的gpu架构这块内容在上一篇笔记中有学习到一些

HHHANG___·2024-02-08 03:07

AlphaFold2.3 conda版本详细安装与使用

AlphaFold2.3conda版本详细安装与使用文章目录AlphaFold2.3conda版本详细安装与使用前言一、安装环境二、安装步骤1.确认已安装的cudatoolkit版本和cudnn版本2.

Blockbuater_drug·2024-02-07 20:55

mmdetection模型转onnx和tensorrt实战

3.TensorRT我一直装不上,我用的是镜像环境.参考链接:link二,使用Docker镜像1.0,镜像基础环境构建exportTAG=openmmlab/mmdeploy:ubuntu20.04-cuda11.8

dream_home8407·2024-02-07 19:45

linux（centos7)离线安装A100显卡驱动cuda/cudnn 以及解决docker not select device driver...gpu

准备GPU驱动和CUDA11.2软件包，在nvidia官网进行驱动包和CUDA包下载链接:linklinux系统均选择Linux64-bitCUDAToolkit选择最新版本如您需要老版本CUDA，请前往老版本

dream_home8407·2024-02-07 19:44

Jetson AGX Orin安装Anaconda，Cuda，Cudnn，pytorch，Tensorrt，ROS

Anaconda：https://repo.anaconda.com/archive/Cuda：https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson

枭玉龙·2024-02-07 12:38

CUDA之nvidia-smi各参数和命令详解

各参数基本意思主要参考以下两篇博客，有了这个基础方便根据自己所需进一步查阅。博客一博客二补充：查看GPU情况nvidia-smi实时查看GPU情况watch-n1nvidia-smi[1,表示1s刷新一次，可更改]

萌萌滴太阳·2024-02-07 11:44

Redis 新特性篇：多线程模型解读

主要特性如下：多线程处理网络IO；客户端缓存；细粒度权限控制（ACL）；RESP3协议的使用；用于复制的RDB文件不在有用，将立刻被删除；RDB文件加载速度更快；其中备受关注的就是「多线程模型+客户端缓存

石杉的架构笔记·2024-02-07 11:42

OpenPCDet 踩坑实录

我自己的环境是Ubuntu18.04，python3.7，CUDA10，pytorch1.3

Snape_·2024-02-07 10:38

在RTX3050上安装python3.9、anaconda、pycharm、cuda11.6、cudnn、jupyter等工具的详细步骤和方法

在RTX3050上安装Python3.9、Anaconda、PyCharm、CUDA11.6、cuDNN和Jupyter的详细步骤如下：安装Python3.9：下载Python3.9的安装包（Windows

酷爱码·2024-02-07 08:10

CUDA文件中无法打开源文件＜stdio.h＞

问题描述VS2017创建cuda工程后无法打开stdio.h等c语言头文件；解决方案找到项目属性，vc++的包含目录加入vs版本对应的ucrt目录，注意是增加不是直接修改在运行库目录加入ucrt对应的lib

混元太极马保国·2024-02-07 08:35

Cuda编程注意小事项

1、函数执行空间标识符用__global__修饰的函数称为核函数，般由主机调用,在设备中执行。如果使用动态并行，则也可以在核函数中调用自己或其他核函数。用__device__修饰的函数称为设备函数，只能被核函数或其他设备函数调用，在设备中执行。用__host__修饰的函数就是主机端的普通C++函数，在主机中被调用，在主机中执行。对于主机端的函数，该修饰符可省略。之所以提供这样一个修饰符，是因为有时

混元太极马保国·2024-02-07 08:26

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