CUDA软件架构

【ai】mocap：conda 安装python3.8+ cuda+ pytorch+torchaudio、torchvision

安装pytorch就是会带上cudacudnn啥的pytorch【ai】tx2nx：安装torch、torchvisionforyolov5这里就发现pytorch和torchvision有依赖关系的，

等风来不如迎风去·2025-03-21 05:41

查看 CUDA cudnn 版本查看Navicat GPU版本

查看显卡型号：lspci|grepVGA（lspci是linux查看硬件信息的命令），屏幕会打印出主机的集显几独显信息python中查看显卡型号fromtensorflow.python.clientimportdevice_libdevice_lib.list_local_devices()

FergusJ·2025-03-21 03:30

查看 Linux 系统中安装的 CUDA 版本

查看Linux系统中安装的CUDA版本的常见方法：文章目录1查看/usr/local/cuda目录2使用nvcc命令3检查libcublas版本注意：nvidia-smi1查看/usr/local/cuda

烟锁池塘柳0·2025-03-20 20:28

已解决：python多线程使用TensorRT输出为零？附tensorrt推理代码

设备：cuda12.1,cudnn8.9.2,tensorrt8.6.11.问题tensorrt的推理没输出？？？

李卓璐·2025-03-20 18:11

CUDA编程基础

一、快速理解CUDA编程1.1CUDA简介CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA推出的并行计算平台和应用程序接口模型。

清澜·2025-03-20 17:35

2025年开发者工具全景图：IDE与AI协同的效能革命

腾讯云等平台技术文档与行业趋势分析）一、核心工具链的务实演进与配置指南主流开发工具的升级聚焦于工程化适配与智能化增强，以下是2025年开发者必须掌握的配置技巧：1.VSCode：性能优化与远程协作标杆核心特性：CUDA

He.Tech·2025-03-20 14:45

bitsandbytes 报错

用nvidia-smi查看CUDA版本，我的是12.2。

HuggingMe·2025-03-20 08:55

centos7输入python -m bitsandbytes报错CUDA Setup failed despite GPU being available. Please run the follo

在centos7.9系统中安装gpu驱动及cuda，跑大模型会报错，提示让输入python-mbitsandbytes依然报错：CUDASETUP:Loadingbinary/usr/local/python3

小太阳，乐向上·2025-03-20 08:21

关于bitsandbytes安装报错

RunTimeError:CUDASetupfaileddespiteGPUbeingavailable.InspecttheCUDASETUPoutputsabovetofixyourenvironment

跃跃欲试88·2025-03-20 07:18

python -m bitsandbytes 报错解释与解决

RuntimeError:CUDASetupfaileddespiteGPUbeingavailable.Pleaserunthefollowingcommandtogetmoreinformation

MityKif·2025-03-20 07:44

c++高性能多进程 cuda编程: safe_softmax实现 + cub::BlockReduce自定义归约操作

BlockReduce自定义归约操作(`cub::BlockReduce::Reduce`)1.语法safe_softmax实现cub::BlockReducecub::BlockReduce是CUB库（CUDAUnBound

FakeOccupational·2025-03-20 06:35

嵌入式程序软件架构

1.线性架构：一种最简单的程序设计结构；2.模块化架构：模块化架构是一种将程序分解为独立模块的设计方法，每个模块执行特定的任务。3.层次化架构：层次化架构是一种将系统分解为多个层次的设计方法，每个层次负责不同的功能。4.事件驱动架构：事件驱动架构是一种编程范式，其中程序的执行流程由事件触发。5.状态机架构：在单片机开发中，状态机常用于处理复杂的逻辑和事件序列，如用户界面管理、协议解析等。6.面向对

zhuimeng_1234·2025-03-19 18:29

使用LoRA微调LLaMA3

步骤一：环境搭建安装必要的Python包pipinstalltransformersdatasetstorch配置GPU环境确保你的环境中配置了CUDA和cuDNN，并验证GPU是否可用。

想胖的壮壮·2025-03-19 16:12

融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps：异构计算环境中的分布式训练架构实践

在深度学习的背景下，NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性，导致基础设施资源利用率显著降低。

·2025-03-19 11:59

微服务 vs 单体架构：你应该选择哪种模式？

用ChatGPT做软件测试软件架构从来都不只是技术选型，更是对企业战略、团队能力和业务模型的深刻反映。

测试者家园·2025-03-19 07:52

NVIDIA-B200 OFED安装失败解决步骤，实际生产环境故障一例

环境信息系统ubuntu22.04硬件nvidiaB200nvidia-driverubuntu2204-570.124.06cudacuda-toolkit-12-8报错信息.

清风 001·2025-03-19 05:34

Ubuntu20.04 RTX4060 AI环境搭建

1.安装步骤0）准备工作使用如下命令创建我们的工作目录：mkdir~/nvidia再使用如下命令进入到上面的目录（接下来的步骤，如无特殊说明，均在该目录下进行）：cd~/nvidia1）安装CUDA下载并安装

stxinu·2025-03-19 05:03

【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

wlz249·2025-03-18 16:28

【保姆级视频教程（一）】YOLOv12环境配置：从零到一，手把手保姆级教程！| 小白也能轻松玩转目标检测！

FlashAttentionWindows端WHL包下载1.1简介1.2下载链接1.3国内镜像站1.4安装方法2.NVIDIAGPU计算能力概述2.1简介2.2计算能力版本与GPU型号对照表2.2.1CUDA-EnabledDatacenterProducts2.2.2CUDA-Enab

一只云卷云舒·2025-03-18 16:56

LLaMA-Factory 微调训练

zsh_abc·2025-03-18 14:40

llama-factory微调

大模型微调实操--llama-factoryllama-factory环境安装前置准备英伟达显卡驱动更新地址下载NVIDIA官方驱动|NVIDIAcuda下载安装地址CUDAToolkit12.2Downloads

AI Echoes·2025-03-18 13:05

PyTorch 生态概览：为什么选择动态计算图框架？

其核心优势体现在：动态灵活性：代码即模型，支持即时调试Python原生支持：无缝衔接Python生态高效的GPU加速：通过CUDA实现透明的硬件加速活跃的社区生态：GitHub贡献者超1.8万人，日均更新

小诸葛IT课堂·2025-03-18 07:12

unitree

Unitreeubuntu18.04首先要安装好ubuntu18.04系统，然后开始安装显卡驱动和cuda以及cudnn，这里要注意版本对应，我是3090的显卡，安装的显卡版本是520，然后cuda的版本是

Matrixart·2025-03-18 00:41

LVI-SAM、VINS-Mono、LIO-SAM算法的阅读参考和m2dgr数据集上的复现（留作学习使用）

一键安装-CSDN博客opencv官网下载4.2.0参考：https://opencv.org/releases/page/3/nvidia驱动安装:ubuntu18.04安装显卡驱动-开始战斗-博客园cuda

再坚持一下！！！·2025-03-18 00:10

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。

百态老人·2025-03-17 22:56

Matlab GPU加速技术

硬件要求：支持CUDA的NVIDIAGPU（如Tesla、GeForc

算法工程师y·2025-03-17 21:50

pytorch 天花板级别的知识点你可以不会用但是不能不知道

实现：使用torch.cuda.amp模块。示例：fromtorch.cuda.ampimportautocast,GradSc

小赖同学啊·2025-03-17 21:17

系统架构师备考——系统架构设计篇（软件架构）

系统架构师备考日记（2.24）第7章系统架构篇（一）——软件架构文章目录系统架构师备考日记（2.24）考点一、软件架构定义二、软件架构设计与生命周期2.1生命周期2.1.1需求分析阶段2.1.2设计阶段

牛马程序员小邓·2025-03-17 17:47

三层架构与 MVC、MVP、MVVM 模式的区别

文章目录1、三层架构2、MVX架构模式2.1MVC2.2MVPMVC&MVP的区别MVP的优点MVP的缺点2.3MVVMMVVM的优点总结参考1、三层架构三层架构是一种软件架构(softwarearchitecture

weixin_43747073·2025-03-17 16:11

vue---MVVM、MVC、MVP的区别

MVC、MVP和MVVM都是常见的软件架构设计模式。1、MVCMVC是通过分离Model、View、Controller的方式来组织结构。

煸橙干儿~~·2025-03-17 16:09

vllm部署说明和注意事项

1、vllm所在docker镜像可去vllm官网提供的镜像地址拉取地址：UsingDocker—vLLMVllm镜像运行需要不同的cuda版本依赖，如上vllm/vllm-openai:v0.7.2需要

ai一小生·2025-03-17 14:59

MVC/MVP/MVVM框架学习总结（二）

上次已经了解到MVC的知识，现在是扩展实现MVP/MVVM的框架改进本身项目MVVM框架即Model-View-ViewModel框架，是一种软件架构设计模式，以下是具体介绍：核心组件Model（模型）

每次的天空·2025-03-17 14:52

CUDA内核调优工具ncu的详细使用教程

NVIDIANsightCompute（ncu）是一款用于CUDA内核性能分析的工具，帮助开发者优化CUDA程序。以下是详细的使用教程和示例说明。

东北豆子哥·2025-03-17 09:52

麒麟银河桌面版，成功安装cuda12.6，mysql

一、要卸载并禁用nouveau驱动程序，可以按照以下步骤进行：1.确认nouveau驱动的当前状态：首先，你可以使用以下命令查看nouveau驱动是否正在运行：lsmod|grepnouveau如果有输出，说明nouveau驱动正在加载。2.临时禁用nouveau驱动：可以使用modprobe命令来临时禁用nouveau驱动（重启后会恢复加载）：sudomodprobe-rnouveau3.永久禁

hitsz_syl·2025-03-17 07:37

mysql创建新表，同步数据

importosimportargparseimportglobimportcv2importnumpyasnpimportonnxruntimeimporttqdmimportpymysqlimporttimeimportjsonfromdatetimeimportdatetimeos.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES

hitsz_syl·2025-03-17 07:37

【从零开始学习计算机科学】设计模式（一）设计模式概述

【从零开始学习计算机科学】设计模式（一）设计模式概述设计模式简介设计模式与软件架构设计模式的分类1.创建型模式（CreationalPatterns）2.结构型模式（StructuralPatterns

贫苦游商·2025-03-17 06:52

如何测试模型的推理速度

代码如下（示例）：if__name__=="__main__":model=BiSeNet(backbone='STDCNet813',n_classes=2,export=True)model.cuda

想要躺平的一枚·2025-03-17 02:59

NVIDIA下载老版本驱动/CUDA/Video Codec SDK的链接，以及一些解码参数说明

NVIDIA下载老版本驱动/CUDA/VideoCodecSDK的链接从别的网站抄过来的CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive老驱动

landihao·2025-03-17 00:43

深入理解MVC模式：构建清晰、可维护的Web应用

MVC（Model-View-Controller）是一种经典的软件架构模式，广泛应用于Web开发、桌面应用和移动应用开发中。

杨凯凡·2025-03-17 00:39

PyTorch 环境搭建全攻略：CUDA/cuDNN 配置与多版本管理技巧

一、环境搭建前的准备工作1.硬件兼容性检测#检查NVIDIAGPU型号nvidia-smi#验证CUDA支持的ComputeCapabilitylspci|grep-invidia#查看CUDA版本兼容性矩阵

小诸葛IT课堂·2025-03-17 00:38

CMake Error at myplugins_generated_yololayer.cu.o.Debug，tensorrtx编译失败解决

system:ubuntu1804gpu:3060cuda:cuda11.4tensorrt:8.4使用项目tensorrtx进行yolov5的engine生成，之前在编译成功的配置为system:ubuntu1804gpu

雪可问春风·2025-03-16 08:11

大模型的webui

exportXXX_LLM_C=~/xcore-llm/build/ReleaseexportCUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3exportCUDACXX=/usr/local/cuda-

Zain Lau·2025-03-16 05:26

软考高级《系统架构设计师》知识点（十三）

系统架构设计软件架构的概念一个程序和计算系统软件体系结构是指系统的一个或者多个结构。结构中包括软件的构件，构件的外部可见属性以及它们之间的相互关系。体系结构并非可运行软件。

Ritchie里其·2025-03-16 05:56

linux（ubuntu）中Conda、CUDA安装Xinference报错ERROR: Failed to build (llama-cpp-python)

文章目录一、常规办法二、继续三、继续四、缺少libgomp库（最终解决）在Conda环境中安装libgomp如果符合标题情况执行的：pipinstall"xinference[all]"大概率是最终解决的情况。一、常规办法llama-cpp-python依赖CMake、Make和g++来编译，所以可能是缺少依赖或者环境配置不对。按照以下步骤排查问题并解决：1.确保Python版本符合要求llama

小胡说技书·2025-03-16 03:12

c++调用python代码，使用gpu

c++调用python，使用gpu加速1、首先要配置cuda和cudnn的环境1、cmd窗口下nvidia-smi，查看电脑可以支持的最高cuda版本。

AI改变视界·2025-03-16 01:55

Java技术架构初步介绍

Java框架是Java开发中不可或缺的一部分，它们为开发者提供了预定义好的软件架构、类和接口，以及编程规范，从而简化了Java应用程序的开发过程。下面将详细介绍Java技术架构的各个方面。

拾光编程·2025-03-15 23:08

系统架构设计师——架构风格

概述软件体系结构风格是指在软件架构设计中，针对特定应用领域所采用的一套惯用模式，这些模式定义了系统的组织方式。

庄隐·2025-03-15 19:11

一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。

平凡而伟大.·2025-03-15 17:23

软件2.0的无服务器计算架构

《软件2.0的无服务器计算架构》关键词无服务器计算软件架构软件2.0事件驱动函数编程微服务云原生摘要本文深入探讨了软件2.0时代的无服务器计算架构。

AI天才研究院·2025-03-15 15:13

深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录

1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local

weixin_40826634·2025-03-15 15:41

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