Cuda

安装同时适配Pytorch和Tensorflow的CUDA和cuDNN，并最终完成Pytorch和Tensorflow安装

本教程针对在Windows10环境下通过Anconda环境，首先安装同时适配Pytorch和Tensorflow的CUDA和cuDNN，并最终完成Pytorch和Tensorflow安装，选择Pytorch2.6.0
长路漫漫Lixx·2025-04-20 16:39

使用AutoDL安装Mamba官方代码

使用AutoDL安装Mamba租界的云服务器使用环境ubuntu22.04,cuda11.8,cudnn8.9python=3.10torch=2.10远程连接验证安装条件使用Pycharm连接远程的云
月亮已死热爱可抵万难·2025-04-20 05:00

云服务器上配置Mamba环境

Linear-TimeSequenceModelingwithSelectiveStateSpacesGitHub地址:MambaGitHub要求：操作系统：LinuxGPU：NVIDIAGPU框架：PyTorch1.12+CUDA
Ambition_LAO·2025-04-20 05:55

conda创建虚拟环境并安装GPU版torch全过程(cuda11.8+py3.10+torch2.4.1+torchvision0.19.0)

目录1.创建虚拟环境2.安装pytorch2.1查找对应版本2.2安装pytorch2.3测试是否安装成功3.安装torchvision3.1查找对应版本3.2安装torchvision3.3测试是否安装成功4.Others4.1安装numpy报错4.2安装timm报错1.创建虚拟环境condacreate-nenv_name-y##指定python版本condacreate-nenv_namep
哇噻_123·2025-04-19 14:49

在企业级部署中如何优化NVIDIA GPU和容器环境配置：最佳实践与常见误区20250414

在此过程中，如何高效地配置宿主机与容器化环境，特别是利用NVIDIAGPU和相关工具（如CUDA、cuDNN、nvidia-container-toolkit）来提升性能和稳定性，是企业技术部署的关键之一
Narutolxy·2025-04-19 14:18

Tensorflow、Pytorch与Python、CUDA版本的对应关系（更新时间：2025年4月）

更新时间：20250405一、Tensorflow与Python、CUDA版本对应关系注意：从TF2.11开始，Windows不支持CUDA构建。
芥子沫·2025-04-19 11:56

从零开始：YOLOv4 目标检测实战指南 (环境配置、训练到优化全流程)

我们将涵盖以下内容：环境配置详解：Python、CUDA、cuDNN、GCC、Make等前置依赖，以及Darknet的编译。数据集准备与预处理：目标检测数据集
LIUDAN'S WORLD·2025-04-19 07:34

CUDA_全局内存及访问优化

全局内存GPU全局内存，CPU和GPU都可以进行读写操作。任何设备都可以通过PCI-E总线对其进行访问，GPU之间不通过CPU，直接将数据从一块GPU卡上的数据传输到另一块GPU上。点对点的特性实在DUDA4.xSDK中引入。只对特定平台进行支持（特斯拉硬件通过TCC驱动模型能够支持windows7和windowsVista平台，对于linux或windowsXP平台，消费机GPU卡和特斯拉卡都支
一介草民李老四·2025-04-19 07:33

PoCL Runtime开发笔记

1UMDAPI开源PoCL代码中有些例子是可以参考的，路径在pocl/lib/CL/devices，有：basic：以hostCPU作为targetdevice，仅有一个执行单元cuda:NVGPU为targetdevicepthread
小小蚂蚁fcy·2025-04-19 06:23

slam系统安装

ext4逻辑分区2.ubuntu基本配置//换成国内源sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallgitsudoapt-getinstallcmakenvidiadriver&&cuda
500年前的死猴子·2025-04-19 01:54

深入浅出谈cuda

CUDA深入浅出谈“CUDA是NVIDIA的GPGPU模型，它使用C语言为基础，可以直接以大多数人熟悉的C语言，写出在显示芯片上执行的程序，而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构。”
向前一一步走·2025-04-18 11:49

用pytorch创建tensor，tensor的操作

importtorchimportnumpyasnpprint(torch.cuda.is_available())print(torch.
胡萝卜糊了·2025-04-17 20:13

英伟达CUDA原生Python支持革命：手把手教你用Python直接操控GPU加速计算

英伟达CUDA原生Python支持革命：手把手教你用Python直接操控GPU加速计算重磅消息！2025年GTC大会宣布：CUDA现在原生支持Python了！这意味着什么？
emmm形成中·2025-04-17 19:08

明明安装了pytorch，import torch时却显示error

查了，说是这几个原因：原因1：pytorch，cuda，python版本不兼容原因2：未正确创建虚拟环境或环境内未正确下载pytorch包原因3：pycharm内没有选择对应环境(解释器)导致找不到包(
m0_61178500·2025-04-17 06:41

PyTorch的benchmark模块

•Timer类：精确测量代码运行时间，支持CPU/GPU时间统计，并自动处理CUDA异步执行的同步问题。fromtorch.u
小小毛桃·2025-04-17 01:40

python manimgl数学动画演示_微积分_线性代数原理_ubuntu安装问题[已解决]

1.背景最近调研pythonopencv,cuda加速矩阵/向量运算,对于矩阵的线性变换,秩,转秩,行列式变化等概概念模糊不清.大概课本依旧是天书,于是上B站搜索线性代数,看到3Blue1Brown线性变换本质视频
北极星6号·2025-04-16 23:52

Xtuner微调大模型

下载模型2.3微调准备2.3.1创建微调训练配置文件2.3.2修改微调训练配置文件2.4微调训练2.5模型转换2.6模型合并Xtuner微调大模型环境背景：Ubuntu24.04系统+Python3.10+Cuda12.4
CodeSilence·2025-04-16 01:58

cv::cuda::GpuMat 中的 flags、data、refcount、datastart、dataend 和 allocator 含义

在OpenCV的cv::cuda::GpuMat类中，成员变量flags、data、refcount、datastart、dataend和allocator分别承担不同的角色，以下是对它们的详细解析：1
Ring__Rain·2025-04-15 21:36

AMGCL库的Backends及使用示例

AMGCL支持的主要Backends内置Backends:builtin-默认的纯C++实现block-支持块状矩阵并行计算Backends:openmp-基于OpenMP的并行实现cuda-NVIDIACUDA
东北豆子哥·2025-04-15 08:15

torch 计算流stream

importtorch#创建两个流stream1=torch.cuda.Stream()stream2=torch.cuda.Stream()#使用流进行操作withtorch.cuda.stream(
AI算法网奇·2025-04-15 05:19

使用Ollama部署deepseek大模型

使用Ollama部署deepseek大模型前置条件使用英伟达显卡下载cuda驱动https://developer.nvidia.com/cuda-downloadsOllamaOllama官方版:https
小陈运维·2025-04-14 20:19

CUDA 安装教程

安装教程主要针对Linux(Ubuntu20.04)一、使用Docker镜像（推荐）打包好的cuda镜像https://hub.docker.com/r/nvidia/cudahttps://catalog.ngc.nvidia.com
知行学思·2025-04-14 12:01

【创建一个YOLO免环境训练包】

核心思路：使用PyTorch预编译版本:利用PyTorch官方提供的预编译包，它包含了CUDA动态库，从而避免了用户单独安装CUDAToolkit。
TIF星空·2025-04-14 08:33

Opencv使用cuda实现图像处理

__}forpythoninstalledandworking')image=cv2.imread('bus.jpg')ifimageisNone:print("无法加载图像1")print(cv2.cuda.getCudaEnabledDeviceCount
蔡余申·2025-04-14 07:30

NVIDIA Jetson AGX Xavier DeepSort tensorRT部署和加速 C++版

版本介绍：tensorrtx；Jetpack4.5[L4T32.5.0]、CUDA:10.2.89。Deepsort的原理参考我这篇文章：【论文解读】Sort、Deep-Sort多目
一颗小树x·2025-04-14 07:59

DeepSpeed多卡训练问题梳理

环境背景内网centos8.3_x86_64环境gcc版本8.3.1python版本3.8nvidia驱动对应cuda版本为11.6（通过nvida-smi可以获取）cudatoolkit版本为11.3
1lI·2025-04-13 11:51

没有CUDA的GPU可以部署Deepseek

有很多国产GPU支持DeepSeek，以下是一些典型代表：1.景嘉微JM系列：适配了DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B和DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型。景宏系列：全面兼容DeepSeekR1全系列模型，覆盖从1.5B至70B参数规模的LLaMA及千问模型架构。2.摩尔线程MTTS80、MTTS4000显卡：可进行DeepSeek-R1蒸馏模型的推
gzgenius·2025-04-13 09:05

Jetson安装pycuda报错

在Xaviernx上安装cuda和pycuda遇到的问题记录：①.src/cpp/cuda.hpp:14:18:fatalerror:cuda.h:Nosuchfileordirectory因为是arm
GZKPeng·2025-04-12 21:47

安装vllm

ubuntu22.04,RTX3080,cuda12.1,cudnn8.9.7，cuda和cudnn的安装参考：https://blog.csdn.net/m0_52111823/article/details
m0_52111823·2025-04-12 05:00

Windows编译Flash-attention模块

博主的环境配置：windows11操作系统，cuda=11.8.r11.8,cudnn=8.9.7,git=2.47.1，cmake=4.0.0-rc4，ninja=1.12.1,vs_buildTools
m0_52111823·2025-04-12 05:59

ubuntu 22.04配置cuda和cudnn

cuda：12.1wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda_12.1.1_530.30.02
m0_52111823·2025-04-12 05:27

硬件层次结构并行情况

内部的并行性二、Warp之间的并行性三、SM内部的并行性四、SM之间的并行性总结前言从将抽象概念线程层次结构装载到具象的硬件层次结构的角度来思考和记忆一、Warp内部的并行性并行级别：最高并行策略：Warp是CUDA
Mundaneman·2025-04-11 16:04

NLP实践:pytorch 实现基于LSTM的预训练模型以及词性分类任务

环境版本配置1:CUDA版本:Cudacompilationtools,release11.8,V11.8.89在cmd中用以下指令查看nvcc-V**2:cudnn版本:**8700importtorch
某科学の憨憨·2025-04-11 06:29

Ubuntu22.04安装YOLOv5,anaconda,cuda,pycharm步骤

而且大多数都是英文，真nm服了,为了以后的打工牛，少走弯路，我就想着做一个步骤一.先准备准备（在主目录下）因为看教程时总是纠结安装的路径，之前看教程总是先安装anaconda，然后我就有点懵，这次我直接在主目录下安装cuda
小白开始进步·2025-04-11 02:03

【深度学习基础】PyCharm anaconda PYTorch python CUDA cuDNN 环境配置

这里写目录标题PyCharm安装anaconda安装PYTorch安装确定python版本CUDA安装cuDNN安装检验环境是否配置成功参照：PyCharm安装官网下载anaconda安装官网下载：https
叫我东方小巴黎·2025-04-10 22:06

科技快讯 | 阿里云百炼MCP服务上线；英伟达官宣：CUDA 工具链将全面原生支持 Python

英伟达官宣：CUDA工具链将全面原生支持PythonGTC2025大会上，
最新科技快讯·2025-04-10 16:35

opencv编译问题（NVIDIA cuda安装和cudNN)

因项目需要，需要编译一个带cuda版本opencv的库，碰到的问题如下汇总：驱动安装我的设备时NVIDIAGeForceRTX4060Ti官网选择显卡驱动https://www.nvidia.cn/drivers
俄城杜小帅·2025-04-10 12:03

vLLM实战：多机多卡大模型分布式推理部署全流程指南

1.环境准备与基础配置1.1系统要求依赖组件：#基础工具安装sudoapt-getinstall-ylsofgit-lfsnvidia-cuda-toolkit1.2虚拟环境配置使用conda创建隔离环境
SYC_MORE·2025-04-10 09:12

from pytorch3d import _C ImportError: libcudart.so.10.1: cannot open shared object file: No such fil

frompytorch3dimport_CImportError:libcudart.so.10.1:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfil问题描述解决方案：问题描述frompytorch3dimport_C
旋转的油纸伞·2025-04-10 08:08

在Python中使用GPU进行并行计算的方法

在Python中使用GPU进行计算通常涉及到一些特定的库，如NumPy、SciPy的GPU加速版本（如CuPy、PyCUDA等）或深度学习库（如TensorFlow、PyTorch等）。
互联网架构小马·2025-04-10 02:29

手把手教你在 Windows10 本地部署 ChatGLM

✅一、部署准备1.1硬件要求操作系统：Windows10显卡：建议使用支持CUDA的NVIDIA显卡（如RTX3060以
annus mirabilis·2025-04-09 22:59

五分钟使用ollama部署本地大模型

ollama对于环境的要求，需要python3.8及以上的版本，如果需要使用GPU进行加速，还需要nNAVIDIA显卡和CUDA驱动。2、ollama安装本次分享基于linux系统操作，其他系统按
知其_所以然·2025-04-09 19:38

Ubuntu 16.04 + CUDA 8.0 + cuDNN v5.1 + TensorFlow(GPU support)安装配置详解

转载：https://www.cnblogs.com/wangduo/p/7383989.htmlUbuntu16.04+CUDA8.0+cuDNNv5.1+TensorFlow(GPUsupport)
caiexu·2025-04-08 04:55

关于 CUDA 的一些名词解释

显卡GPU显卡是硬件设备，也就是GPU，主要用于图形计算和高性能并行计算任务，目前尤其指NVIDIA公司生产的GPU系列。显卡驱动NVIDIADriver显卡（GPU）是硬件，需要操作系统识别到它，因此就需要显卡驱动。驱动程序是软件，用于在操作系统和硬件之间进行通信。显卡驱动（如NVIDIADriver）使系统能够识别和正确使用显卡的计算能力。例如你安装了NVIDIARTX3090显卡后，需要安装
皮卡兔子屋·2025-04-08 01:10

DeepSeek开源库DeepGEMM 性能测评

用CUDA编写，安装时无需编译，通过轻量级即时（JIT）模块在运行时编译所有内核。目前仅支持NVIDIAHopper张量核心，采用CUDA核心两级积累（提升）解决FP8张量核心积累不精确问题。
ZVAyIVqt0UFji·2025-04-08 00:30

关于funasr模型api调用

使用PYTHONAPI.PY即可启动sensevoice的API服务具体代码如下：#Setthedevicewithenvironment,defaultiscuda:0#exportSENSEVOICE_DEV
ddyzqddwb·2025-04-07 13:24

显卡、显卡驱动、cuda、cuDNN之间关系

显卡、显卡驱动、CUDA和cuDNN是构成高性能计算和深度学习环境的关键组件，它们之间有着紧密的联系。
ergevv·2025-04-07 08:54

llama.cpp 和 vLLM 的详细对比分析

设计目标轻量化边缘计算，突破硬件限制（如手机/树莓派）企业级高性能推理，优化GPU吞吐量和显存管理技术栈C++实现，支持多级量化（1.5-bit到8-bit）和跨平台指令集优化（ARM/x86/Apple）Python/CUDA
MC数据局·2025-04-06 23:53

Jetson orin nano（4GB--CLB套件）的烧录以及部署YoloV5与Deepstream的流程，同时分享一些实用软件。

blog.csdn.net/jam12315/article/details/130264074Jetson：jetsonorinnano（4GB）Jetpack：5.1.3Deepstream：6.3CUDA
ZJS-Dp·2025-04-06 14:58

CUDA学习--体验GPU性能

学习来源：2CUDAPython--并行计算基础-卷积计算以及共享内存_哔哩哔哩_bilibili处理一张图片的处理速度对比importcv2fromnumbaimportcudaimporttimeimportmath
停走的风·2025-04-06 13:23
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