Cuda 第6页

NVIDIA H100 vs A100：新一代GPU架构性能对比分析

一、核心架构演进对比‌Ampere架构（A100）‌采用台积电7nm工艺，集成540亿晶体管，配备6,912个CUDA核心和432个第三代TensorCore，支持FP16、TF32和INT8精度计算。

学术猿之吻·2025-05-02 12:37

‌博士生存指南：如何用3个月从PyTorch进阶CUDA核函数开发？‌

对于深度学习领域的博士生，掌握CUDA核函数开发能力意味着能突破框架限制、实现算法级性能优化。

学术猿之吻·2025-05-02 12:07

Windows系统下MinerU的CUDA加速配置指南

Windows系统下MinerU的CUDA加速配置指南快速解锁GPU性能，提升文档解析效率1、简介MinerU是一款高效的文档解析工具，支持通过CUDA加速显著提升处理速度。

林语微光·2025-05-02 00:48

DeepSeek 本地化部署的最佳实践

选择合适的硬件：Windows：依赖CUDA和NVIDIA驱动，推荐使用RTX30/40系列。大模型需借助量化或模型分片技术。macOS：仅限AppleSi

AI方案2025·2025-05-02 00:14

【计算机视觉】目标检测：深度解析Detectron2：Meta开源目标检测与图像分割框架实战指南

开源目标检测与图像分割框架实战指南技术架构与设计哲学核心设计理念关键技术组件环境配置与安装硬件建议配置详细安装步骤实战流程详解1.自定义数据集准备2.模型配置与训练3.模型评估与推理核心功能扩展1.自定义模型架构2.混合精度训练3.分布式训练常见问题与解决方案1.CUDA

白熊188·2025-05-01 14:40

使用RTX3080显卡搭建基于Pycharm+Python+Cuda+cuDNN+TensorFlow的深度学习开发环境

blog.csdn.net/tjhyx2012/article/details/112955582作为一名新手，也是出于兴趣，我通过查找有关资料，使用RTX3080显卡搭建了基于Pycharm+Python+Cuda

时光如昨·2025-05-01 08:02

pytorch原地操作无法反向传播

RuntimeError:oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation:[torch.cuda.FloatTensor

。。。DY·2025-05-01 05:43

cuda中的虚拟计算能力和真实计算能力

真实计算能力决定了GPU支持的CUDA特性，包括：原子操作、浮点精度、内存分配大小、核心数、线程和块的数量等限制虚拟计算能力虚拟计算能力是一个更加灵活的概念，用于软件层面。它允许开发者编译程序时指定

灰蒙蒙的天上·2025-04-30 17:57

Windows7+VS2012下64位OpenCV3.0+CUDA7.5的编译和部署

与2.4.x版本相比，3.0仍然采用CUDA作为GPU计算库，但废除了cv::gpu，转而使用cv::cuda命名空间。

wozhengtao·2025-04-30 14:36

【AI学习】读《对话丨地平线创始人余凯：战略的本质是不赌》的一些想法

我觉得ARM最大的遗憾是，它只限于芯片架构层面，没有控制到基础软件，今天吃得最香的英伟达，同时控制了芯片跟操作系统CUDA。我觉得我们的兴趣是做ARM加安卓，未来SoC我们都不想做”。想起当

bylander·2025-04-30 09:35

操作指南：vLLM 部署开源大语言模型（LLM）

vLLM部署开源大模型的详细步骤及优化策略：一、环境准备与安装安装vLLM基础安装：通过pip直接安装，支持CUDA12.1及更高版本：pipinstallvllm或从源码安装最新功能：gitclonehttps

jane_xing·2025-04-30 03:23

用Python做有趣的AI项目5：AI 画画机器人（图像风格迁移）

开发环境建议Python3.8+PyTorch（pipinstalltorchtorchvision）PIL（pipinstallpillow）CUDA（可选，但建议有GPU）️项目结构示例bashstyle_transfer

roc-ever·2025-04-30 02:45

Swin-Transformer-Object-Detection训练自己的数据

、windows环境配置1.1准备环境（1）创建python=3.8的虚拟环境condacreate--namelane_segpython=3.8condaactivatelane_seg（2）安装cuda

永进，·2025-04-29 17:11

C++开发者的逆袭之路：大部份的高薪岗位都在招 CUDA 人才，你还不行动？

为什么你必须学会CUDA编程？想象一下，你手头有个计算任务，普通CPU跑得慢得像乌龟爬，而GPU却能像火箭一样把性能拉满——这就是高性能计算（HPC）的魅力！

讳疾忌医丶·2025-04-29 16:52

byxdaz·2025-04-28 22:49

cuDNN 安装、版本查看及指定版本删除操作指南

一、引言cuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA提供的用于深度神经网络的GPU加速库，它能够显著提升深度学习模型在NVIDIAGPU上的训练和推理性能。

九不多·2025-04-28 12:17

【大模型】图像生成 - Stable Diffusion 深度解析：原理、应用与实战指南

扩散模型与潜在空间扩散模型（DiffusionModel）潜在扩散（LatentDiffusion）条件控制3.应用场景4.实战指南：本地部署与运行环境配置基础生成代码参数调优5.常见问题与解决方案问题1：显存不足（CUDAOutofMemory

白熊188·2025-04-28 11:43

Ollama 的安装指南、使用技巧与调优总结

Windows（含WSL2）硬件建议：CPU：推荐多核处理器（如Inteli5+/AMDRyzen5+）内存：≥16GB（运行7B模型需8GB+，13B模型需16GB+）GPU：可选（支持NVIDIACUDA

慧一居士·2025-04-28 06:38

跑大模型高性能显卡参数对比，成熟商用方案整机推荐配置

RTX4080、RTX3090、A800、L40、L20、A40、A30、A10、V100S、T4、RTXA6000、RTXA5000、RTXA4000、RTXA6000Ada、RTXA5000AdaCUDA

AI帮小忙·2025-04-28 05:58

【基于opencv-cuda的常见图像预处理】

文章目录1.常见图像预处理实现2.opencv-cuda加速图像预处理参考链接1.常见图像预处理实现与网络训练过程中包含各种数据增强方法不同，在网络的推理阶段常见的图像预处理如下所示：fromPILimportImagefromtorchvisionimporttransformsasT

hello_dear_you·2025-04-28 02:15

pytorch与cuda对应关系

cuda版本可用pytorch版本7.50.4.1，0.3.0，0.2.0，0.1.12-0.1.68.01.0.0，0.4.19.01.1.0，1.0.1,1.0.0，0.4.19.21.4.0，1.2.0

GF小甘·2025-04-27 11:36

PyTorch与CUDA的关系

文章目录前言一、如何查看PyTorch和torchvision的版本1.1查看PyTorch版本1.2查看torchvision版本二、如何确认PyTorch和torchvision是否支持CUDA加速

飞雪白鹿€·2025-04-27 10:30

一个安装pytorch3d绝对不会出错的方法｜超简单！！

pytorch3d的本地安装，可以任意选择需要的版本tar.bz2文件下载网址如下：anaconda_pytorch3d比如我的环境是linux，python版本3.8，pytorch版本2.0.0，cuda

walterkd·2025-04-27 04:22

【全网最简单】5分钟 Win10安装部署pytorch GPU加速(附gpu测试代码）--------- 不需要安装CUDA，CUDNN ！！！

---------第一点，不需要安装CUDA，CUDNN！！！

欣华数码·2025-04-27 04:21

（5）cuda中的grid、block

文章目录概要整体架构流程打印grid和block的维度计算每个线程在block中的索引计算每个线程在grid中的索引完整代码与输出输出gpu信息概要在CUDA中，host和device是两个重要的概念，

狼刀流·2025-04-26 22:17

在UBUNTU内使用DOCKER配置PYTHON项目环境

requirements.txttorch>=1.4.0torchvision>=0.5.0dominate>=2.4.0visdom>=0.1.8.8wandb二、创建DockerfileFROMnvidia/cuda

2301_79655576·2025-04-26 22:46

vLLM 部署 DeepSeek 大模型避坑指南

一、环境准备：驱动与硬件兼容性1.NVIDIA驱动与CUDA版本对齐确保NVIDIA驱动和CUDA版本相互匹配是关键。例如，CUDA12.x需要至少525.60+的驱动版本。

来自于狂人·2025-04-26 12:09

Linux系统安装多个CUDA版本与切换，正常AI模型训练

一.结论：一个带显卡的环境系统能安装多个CUDA版本，但不能安装多个NVIDIA驱动版本，多个驱动版本会导致冲突，NVIDIA驱动能向下兼容CUDA版本，但不能向上兼容CUDA版本。

BB_CC_DD·2025-04-26 11:05

Linux服务器部署vLLM环境实战教程

一、vLLM环境配置在开始之前，请确保您已准备好以下物品：基于Linux的操作系统（推荐Ubuntu20.04+）已安装-Python：3.9–3.12NVIDIA驱动程序525+、CUDA11.8+（

伪_装·2025-04-26 08:46

CUDA中的并行计算与C++

作者：禅与计算机程序设计艺术《CUDA中的并行计算与C++》技术博客文章引言1.1.背景介绍并行计算是一种可以利用多核处理器（CPU）和图形处理器（GPU）并行执行计算任务的技术。

AI天才研究院·2025-04-25 15:43

Python矩阵并行计算；CuPy-CUDA 实现显存加速：；在Python中实现显存加速或卸载；CuPy 和 NumPy 区别

目录Python矩阵并行计算库函数如何实现结果聚合或矩阵拼接CuPy和NumPy区别Python实现显存加速或卸载：CuPy-CUDAPythonCuPy-CUDA实现显存加速：在Python中实现显存加速或卸载

ZhangJiQun&MXP·2025-04-24 22:46

解决 torch.cuda.DeferredCudaCallError:CUDA call failed lazily at initializationwitherror:device＞=0 报错

删除以下设置多个设备可见的代码os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]=‘4，5，6’

奶油泡芙shi_caicai·2025-04-24 19:23

【pytorch学习笔记，利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装---免额外安装CUDA和cudnn】

学习的作者链接:link一、安装pytorch环境1.打开打开anaconda的终端后condaenvlist然后创建一个名字叫pytorch，python是3.8版本的环境condacreate-npytorchpython=3.8再次看环境condaenvlist#condaenvironments:#显示如下环境base*D:\anacondapytorchD:\anaconda\envs\

徳一·2025-04-24 11:02

卸载旧版 CUDA

以下是通过“控制面板→程序和功能”卸载旧版CUDA的具体操作步骤：1.打开控制面板点击电脑左下角的“开始”菜单，找到“控制面板”并点击打开。

qq_33910616·2025-04-24 06:59

在pycharm中的终端显示的是cuda版本是12.4，而在系统电脑的小黑框即cmd的那个里面发现cuda版本是11.5

这种情况是因为PyCharm中的终端和系统命令提示符（CMD）使用的环境变量不同，导致它们找到的nvcc命令对应的CUDA版本不一致。

qq_33910616·2025-04-24 06:28

配置MambaIRv2: Attentive State Space Restoration的环境

一开始直接输入命令condaenvcreate-fenvironment.yaml安装了半天爆出来好几个错误，其中一个是没有nvcc输入以下命令：moduleavail发现没有对应的cuda11.7的版本就安装

YuSun_WK·2025-04-23 18:40

【Gen6D位姿估计】在Linux环境下的复现日志

记录一下部署过程中的各种问题和解决方法，仅供学习讨论此外，不得不说，这项工作的识别估计的效果不错，但是效率有点太低了，在GTX1650上处理一帧数据需要1.07秒笔者环境模块版本号Ubuntu22.04CUDA11.8

辰尘_星启·2025-04-23 17:34

DEPRECATION: Could not build wheels for faiss-cpu, faiss-cpu which do not use PEP 517. pip will fall

faiss-cpugpuwindows不支持，linux和mac支持，且仅支持cuda9.0及以上

Joey Chen&Wpl·2025-04-23 12:32

【PyTorch】训练时跟OOM相关的提示信息

1.RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZEDwhencallingcublasCreate(handle)

songyuc·2025-04-23 02:00

PyTorch快速入门

我们需要使用.to方法显式地将张量移动到加速器（在检查加速器可用性之后）（加速器如CUDA、MPS、MTIA或XPU）。请记住，跨设备复制大型张量在时间和内存方面可能非

滴滴哒哒答答·2025-04-22 22:05

CUDA Tools 常用命令总结与记录（需要细化）

以下是对CUDAToolkit中常用工具和命令的详细总结，涵盖编译器、调试器、性能分析工具、GPU管理工具等核心组件：一、编译器工具：nvccnvcc是NVIDIACUDA编译器，用于编译.cu文件生成可执行文件或中间代码

ZhiqianXia·2025-04-22 10:16

Docker部署深度学习模型

比如我有一个目标检测的项目，我想分享给朋友，那么他首先需要在自己的电脑上配置好显卡驱动、CUDA、CuDNN，在拿到我的项目后，还需要安装各种依赖库，最后代码还不一定跑起来。

快乐非自愿·2025-04-21 16:05

colab安装ubuntu1804，cuda11，miniconda，torch1.8的保姆级教程。

ubuntu1804，cuda11版本安装!wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.

小豆子爱学习·2025-04-21 16:33

手搓LeNet-5（基础模型）实现交通标志识别

手搓LeNet-5（基础模型）实现交通标志识别一、环境准备1.安装Python环境2.安装CUDA（可选，仅需GPU加速时）3.配置虚拟环境4.安装PyTorch核心库5.安装辅助库6.验证安装7.准备数据集

竹之却·2025-04-21 11:11

Qwen2.5-Omni 部署框架选择指南：PyTorch vs. TensorFlow 深度对比

目录一、核心结论：优先选择PyTorch方案二、框架技术对比1.官方支持度2.性能基准测试（RTX4090）3.关键功能支持三、环境配置详解1.PyTorch推荐方案系统配置关键依赖验证CUDA可用性2

张3蜂·2025-04-21 04:23

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 未启用CUDA支持的PyTorch环境中使用GPU加速

当运行以下代码时会报错：model=YOLO("yolov8n.pt").to("cuda")#或.cuda()2.解决方案步骤步骤1：验证CUDA可用性在Python中运行以下命令检查环境：importtorchprint

怪兽小·2025-04-21 02:42

pytorch 如何调用cuda_PyTorch算法加速指南

##GetIdofdefaultdevicetorch.cuda.current_device#0cuda.Device(0).name#'0'istheidofyourGPU#TeslaK80或者torch.cuda.get_device_name

Dimonson·2025-04-21 01:11

安装支持CUDA的PyTorch

确保您在激活的Conda环境中安装支持CUDA的PyTorch版本。

上杉绘梨衣**·2025-04-21 01:40

PyTorch环境中使用CUDA出现的报错

类似的报错信息：AssertionError("TorchnotcompiledwithCUDAenabled")AssertionError:TorchnotcompiledwithCUDAenabled

Ambition_LAO·2025-04-21 01:39

未启用CUDA支持的PyTorch环境** 中使用GPU加速解决方案