CUDA编程学习第2页

C语言编程学习中，全局变量与局部变量同名时，如何判断

C语言是面向过程的，而C＋＋是面向对象的C和C++的区别：C是一个结构化语言，它的重点在于算法和数据结构。C程序的设计首要考虑的是如何通过一个过程，对输入（或环境条件）进行运算处理得到输出（或实现过程（事务）控制）。C++，首要考虑的是如何构造一个对象模型，让这个模型能够契合与之对应的问题域，这样就可以通过获取对象的状态信息得到输出或实现过程（事务）控制。所以C与C++的最大区别在于它们的用于解决

小辰带你看世界·2024-09-06 05:24

英伟达A100算力卡性能及应用

以下是关于A100的性能参数及应用的详细介绍：性能参数架构与制程：架构：Ampere制程：7纳米核心与频率：CUDA核心数：6912个Tensor核心数：432个Boost时钟频率：1.41GHz性能：

算力资源比较多·2024-09-06 05:16

Nvidia GPU benchmark压力测试工具

一、参考资料使用Pytorch测试cuda设备的性能（单卡或多卡并行）GPU：使用gpu-burn压测GPU二、GPU压力测试方法1.PyTorch方式使用torch.ones测试CUDA设备。

花花少年·2024-09-06 00:13

编程之路：在Bug迷宫中寻找光明

编程学习之初，挫折感往往如同潮水般汹涌而至。一个简单的语法错误，一个难以理解的逻辑问题，都可能成为新手面前难以逾越的高墙。但正是这些高墙，激励着我们去更深入地

阳爱铭·2024-09-05 20:19

快速搭建本地 Whisper 语音识别大模型

前置准备在开始之前，你需要确保计算机符合以下条件：Python3.7+环境GPU支持（CUDA驱动）：尽管CPU也能运行，但GPU会更快。足够的存储空间：模型可能需要几个GB。步骤一：

码上飞扬·2024-09-05 18:31

Linux 编译 qtav,QtAV 1.3.3 发布，跨平台音视频播放库

QtAV1.3.3发布-支持调用NVIDIA的cuvid库进行CUDA硬解。支持平台：windows,linux。(是linux上第一个支持cuda硬解的么？)。有些视频播放会抖动，目前原因还不清楚。

丶本心灬·2024-09-05 14:35

Ubuntu下安装CUDA和cuDNN

Ubuntu下安装CUDA和cuDNNCUDA1.查看显卡是否支持CUDA网址https://developer.nvidia.com/cuda-gpus。

_Mallow_·2024-09-05 08:26

Ubuntu20.04安装CUDA和cuDNN

这里写目录标题1.简介1.1测试TensorFlow能否使用GPU2.安装CUDA11.22.1下载安装包2.2安装2.3配置环境变量2.3.1打开bashrc2.3.2末尾加上2.3.3内容生效2.4

Czi.·2024-09-05 08:26

如何高效记录并整理编程学习笔记？

高效地记录和整理编程学习笔记是提高学习效率和巩固知识的重要手段。

编织幻境的妖·2024-09-05 07:46

支持nvidia显卡硬件加速的ffmpeg库编译

前提是安装了cuda#安装nvidia-codec-headergitclonehttps://github.com/FFmpeg/nv-codec-headers.gitcdnv-codec-headers

wjsiou123·2024-09-04 15:10

自动驾驶之心规划控制理论&实战课程

深度学习传统方式)多传感器融合跟踪全栈教程(视频答疑)多模态融合3D目标检测教程(视频答疑)规划控制理论&实战课程国内首个BEV感知全栈系列学习教程首个基于Transformer的分割检测视觉大模型视频课程CUDA

vsdvsvfhf·2024-09-04 10:05

免费GPU平台教程，助力你的AI, pytorch tensorflow 支持cuda

Colab：https://drive.google.com/drive/home阿里天池实验室：https://tianchi.aliyun.com/60个小时gputianchi.aliyun.com/notebook-ai/天池实验室_实时在线的数据分析协作工具，享受免费计算资源-阿里云天池移动九天：https://jiutian.10086.cn/edu/#/homekagglekaggl

zhangfeng1133·2024-09-04 08:57

Python编程学习第一篇——Python零基础快速入门（六）（5）函数

今天来和大家一起学习一下Python的函数，我们以前学习的代码实例中其实已经出现很多函数了，今天我们就一起来看一下如果定义和运用函数。函数是一段封装了特定功能的可重复使用的代码块。在Python中，函数以def关键字定义，可以接受参数并返回一个值。函数的基本语法结构如下：def函数名(参数1,参数2,...):执行语句return返回值以下是对函数及函数参数的详细介绍，并提供了一些示例：函数名：函

urhero·2024-09-04 06:14

Pytorch问题处理：Pytorch distributed RuntimeError: Address already in use

解决方案：在运行命令前加上一个参数--master_port如：--master_port29501后面的参数29501可以设置成其他任意端口注意：这个参数要加载XXX.py前面例如：CUDA_VISIBLE_DEVICES

道纪书生·2024-09-04 06:42

[python]python onnxruntime gpu是否可用

在Python中，要检查ONNXRuntime是否可以使用GPU，可以使用以下代码：importonnxruntimeasort#检查CUDA是否可用defis_cuda_available():try

FL1623863129·2024-09-04 05:29

3维线程格 gpu_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。

weixin_39575502·2024-09-04 03:22

windows的vscode配置cuda编码环境

windows的vscode配置cuda编码环境配置过程1下载vscode2安装NVIDIACUDAToolkit3配置环境变量4创建cuda项目5运行6bug6.1visualstudio的版本问题6.2

小马敲马·2024-09-04 03:21

【Ubuntu20.04】配置深度学习环境

参考Ubuntu20.04配置深度学习环境（全网最细最全）NVIDIA显卡驱动安装安装CUDA通过终端nvidia-smi查看自己能安装的最高CUDA版本，在官方网址下载需要的版本。

糊涂懿·2024-09-03 13:20

深度学习(二)

CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等

小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

6种方法：如何克服编程挫折，找到突破的学习方法

你好，我是三桥君在编程学习的过程中，挫折感确实是一道难以逾越的高墙，但这也是通往成功之路的必经之路。每一位编程高手都曾在这条路上跌倒过、迷茫过，但最终他们找到了突破的方法。

三桥君·2024-09-03 00:29

编程学习方法——感悟分享

编程的确是一条充满挑战的道路，每个开发者都可能在这条路上遇到挫折。面对Bug的迷宫和复杂算法，以下是一些我用来克服困难的策略，希望能为你的编程之路提供帮助。1.分解问题复杂的算法和Bug往往显得难以捉摸。将问题分解成小块，然后逐一攻克每一个小块，可以让问题变得更易于管理。用这种方法你可以逐步解决问题，而不是一开始就试图解决整个问题。2.调试技巧-逐步调试：使用IDE的调试工具，逐行执行代码，观察每

leon625·2024-09-03 00:58

nvidia cuda镜像说明

nvidia/cuda:11.1.1-cudnn8-runtime:这是一个运行时镜像，适用于在已安装CUDA11.1.1和cuDNN8的环境中运行深度学习应用程序。

九品神元师·2024-09-01 20:42

linux安装 cuda.run,Ubuntu18.04下安装CUDA和cudnn

安装前需要注意的问题：1需要安装对应的驱动，具体参考下图：安装过程可以参考：Ubuntu18.04安装nvidia显卡驱动2由于Cuda-9只支持gcc-6以下的版本，而Ubuntu18.04系统默认安装的

weixin_39535527·2024-09-01 20:11

【踩坑】ubuntu18.04下安装cuda11.03踩坑要点

本人安装cuda11.03最初是在ubuntu16.04上进行的，涉及到了Xserver等问题，一度把电脑整崩溃。后直接安装ubuntu18.04.05LTS很多问题迎刃而解。

北溟客·2024-09-01 20:41

从挫败到精通：三步克服编程学习的难关

你是如何克服编程学习中的挫折感的？编程学习之路上，挫折感就像一道道难以逾越的高墙，让许多人望而却步。然而，真正的编程高手都曾在这条路上跌倒过、迷茫过，却最终找到了突破的方法。

疾风终究没有归途·2024-09-01 15:09

使用docker从零构建python、cuda、pytorch等环境

nvidia-docker安装本机先安装docker，然后安装nvidia-docker（在docker中使用gpu需要安装nvidia-docker，同时本机需要有nvidia显卡驱动，且该驱动版本要支持docker里面的cuda

ken_asr·2024-09-01 11:14

《C++与新兴硬件技术的完美融合：开启未来科技新篇章》

通过CUDA和OpenCL等技术，C++开发者可以充分利用GPU的性能优势，实现

程序猿阿伟·2024-09-01 06:41

ubuntu16.04Cuda8.0安装opencv3.1

从官网上下载opencv3.1.0进入官网:http://opencv.org/releases.html,选择3.1.0版本的source,下载opencv-3.1.0.zip图片.png图片.png解压到你要安装的位置，命令行进入已解压的文件夹opencv-3.1.0目录下，执行：mkdirbuild#创建编译的文件目录cdbuild安装opencv前还需要安装一些依赖项：sudoapt-ge

柠檬先生在搬砖·2024-09-01 03:02

AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分（含torch和cuda）包含机器学习模型和bert模型的使用

文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦，改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert，用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件，提取“句子”列，‘标注’列和‘上下文情境’这三列按顺序把excel中的这三列拼接在一起。合并输出成一个xlsx文件。importosimportpandasaspd#获取当前脚本所在的目录

东方-教育技术博主·2024-08-31 11:13

Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7)

1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH

SnailTyan·2024-08-31 09:06

CUDA 问题解决 —— CUDA+MPI出错："mpi.h" No such file or directory

在CUDA源文件里使用MPI时，编译出错Makefile文件：CUDA_INSTALL_PATH=/usr/local/cuda-8.0MPI_INSTALL_PATH=/opt/intel/compilers_and_libraries

__Sunny__·2024-08-31 09:27

【CUDA】在Windows10，GTX1050，cuda11.1上安装cuda环境

目录一、检查系统要求和准备工作二、安装NVIDIA驱动程序三、下载并安装CUDAToolkit11.1四、安装cuDNN五、验证cuDNN是否安装成功（可选）六、设置环境变量七、验证安装八、测试CUDA

丶2136·2024-08-31 04:22

【CUDA】在Windows11，GTX3060上安装cuda环境

目录一、检查系统要求和准备工作二、安装NVIDIA驱动程序三、下载并安装CUDAToolkit11.7四、安装cuDNN五、验证cuDNN是否安装成功（可选）六、设置环境变量七、验证安装八、测试CUDA

丶2136·2024-08-31 04:51

[2020]tensorflow2.1-GPU + CUDA +CUDNN配置过程记录

最近几天做视频数据集的时候要用到tensorflow2的gpu训练版本，要安装对应版本的cuda和cudnn，网上的教程五花八门，我尝试了很多论坛的方法，有些能用有些不可以（也可能是我操作错误），经过两天调试终于能够运行了

夏迪End·2024-08-30 15:56

MindSearch 快速部署（InternStudio 版）

选择InternStudio算力平台50%A100的cuda12.2的开发机，并使用sshvscode远程连接到开发机。

qq_31064397·2024-08-30 04:18

python网络编程学习笔记

知识点框架协议栈与库端口号、套接字、绑定接口、udp分组、套接字选项、广播TCP工作原理，套接字的含义，每个会话使用一个套接字，地址已被占用，绑定接口，死锁，已关闭连接，半开连接，像文件一样使用TCP流主机名与套接字，现代地址解析，DNS协议字节与字符串，封帧与引用，pickle与自定义定界符的格式，xml与json，压缩，未来异常生成证书，TLS负载移除，手动选择加密算法与完美前向安全，支持tl

github_czy·2024-08-30 02:03

如何高效记录并整理编程学习笔记

在编程学习的旅程中，好的笔记记录和整理方法不仅能帮助我们更有效地吸收知识，还能在复习时提供清晰的参考。

vvvae1234·2024-08-29 05:14

CUDA C++ 编程指南

目录1.Introduction1.1.TheBenefitsofUsingGPUs1.2.CUDA®:AGeneral-PurposeParallelComputing1.3.AScalableProgrammingModelCUDAC

疯狂的码泰君·2024-08-29 02:51

【PythonCode】力扣Leetcode1~5题Python版

【PythonCode】力扣Leetcode1~5题Python版前言力扣Leetcode是一个集学习、刷题、竞赛等功能于一体的编程学习平台，很多计算机相关专业的学生、编程自学者、IT从业者在上面学习和刷题

小斌哥ge·2024-08-28 14:29

CentOS 安装 NVIDIA 相关软件包时出现依赖问题

淘气小姑娘·2024-08-28 13:49

trt | torch2trt的使用方式

://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-5x-download解压tarxvfTensorRT-6.0.1.5.Ubuntu-18.04.x86_64-gnu.cuda

Mopes__·2024-08-28 10:31

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹

并行计算的艺术：PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域，模型的规模和复杂性不断增长，单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。

2401_85763639·2024-08-28 09:56

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南

精准掌控GPU：深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里，GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。

2401_85760095·2024-08-28 06:41

高效的编程学习方法和技巧

编程小白如何成为大神？大学新生的最佳入门攻略编程已成为当代大学生的必备技能，但面对众多编程语言和学习资源，新生们常常感到迷茫。如何选择适合自己的编程语言？如何制定有效的学习计划？如何避免常见的学习陷阱？让我们一起探讨大学新生入门编程的最佳路径，为你的大学生活和未来职业发展打下坚实基础。方向一：编程语言选择1.Python特点：简洁易读：Python的语法简洁明了，接近自然语言，非常适合初学者。强大

AI逍遥子·2024-08-28 01:39

CUDA | 线程模型结构

grid==>网格；block==>线程块；线程分块是逻辑上的划分，物理上线程不分块配置线程：>>最大允许线程块大小：1024最大允许网格大小：2^31-1（针对一维网格）每个线程在核函数中都有一个唯一的身份标识；每个线程的唯一标识由这两个>>确定；grid_size，block_size保存在内建变量(build-invariable)，目前考虑的是一维的情况：gridDim.x：该变量的数值等

__AtYou__·2024-08-28 01:07

详解cuda by example中第六章光线追踪代码

最近在学习cudabyexample第六章时发现代码看不太懂（本人小菜鸡勿喷），经过学习（chatgpt的帮助）后对这段代码有了比较清晰的理解，于是打算对这段代码进行一个注解，仅供学习，如果大家有发现不对的地方欢迎指正定义线程块与线程一个线程块包含一个

肖肥羊xy·2024-08-28 00:58

安装CUDA的常见错误：cuda_install_131.log

安装cuda时报错Toolkit:InstallationFailed.MissingCompiler.Samples:InstallationFailedLogfileis/tmp/cuda_install

坦帕湾的海盗·2024-08-27 22:15

详解cuda by example中第八章图形互操作性代码

/common/cpu_bitmap.h"#include"cuda.h"#include"cuda_g

肖肥羊xy·2024-08-27 21:10

在编程学习的道路上，面对Bug和复杂算法时，我们常常会感到挫折和困惑。以下是一些克服这些挑战的有效方法：

在编程学习的道路上，面对Bug和复杂算法时，我们常常会感到挫折和困惑。以下是一些克服这些挑战的有效方法：系统化问题解决：遇到Bug时，首先要从整体入手，系统地分析问题。

好家伙VCC·2024-08-27 20:31

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

欢迎来到本博客❤️❤️博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者‍做科研，涉及到一个深在的

程序猿鑫·2024-08-27 18:48

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