GPU&CUDA

修改predict实现acc计算

importosimportjsonimporttorchfromPILimportImagefromtorchvisionimporttransformsimportmatplotlib.pyplotaspltfrommodelimportefficientnet_b0ascreate_modeldefmain():device=torch.device("cuda
yyfhq·2023-10-22 14:24

NVIDIA NCCL 源码学习（一）- 初始化及ncclUniqueId的产生

NCCL是英伟达开源的GPU通信库，支持集合通信和点对点通信看下官方给的一个demo#include#include"cuda_runtime.h"#include"nccl.h"#include"mpi.h
KIDGINBROOK·2023-10-22 13:42

NVIDIA NCCL 源码学习（九）- 单机内ncclSend和ncclRecv的过程

#include#include"cuda_runtime.h"#include"ncc
KIDGINBROOK·2023-10-22 13:42

nvcc -V和nvidia-smi的关系

nvcc-V:nvcc是NVIDIACUDA编译器的命令，用于获取CUDA工具包的版本信息。
重剑DS·2023-10-22 12:36

Linux & Windows 的Tensorflow 配置: Nvidia 老显卡运算能力低于3.0

实测成功配置信息1：Windows10，GT755m,Capability3.0Ana(Mini)conda管理，环境Python3.6(.13)Cuda=9.0Cudnn=7.0Tensorflow_gpu
Zhenghaowencsdn·2023-10-22 10:14

问题记录：GPU显卡提高后，代码总体运行效率没有提高

问题：GPU显卡提高后，代码总体运行效率没有提高原先显卡NIVIDAT400换成NVIDIARTXA4000，CUDA核心（物理GPU线程单位）从三百多提升到了六千多，但是程序总体运行的时间没有变化。
魔法自动机·2023-10-22 10:43

CUDA学习笔记（LESSON5）——GPU优化

CUDA系列笔记CUDA学习笔记（LESSON1/2）——架构、通信模式与GPU硬件CUDA学习笔记（LESSON3）——GPU基本算法（PartI）CUDA学习笔记（LESSON4）——GPU基本算法
Veropatrinica·2023-10-22 06:25

CUDA学习笔记（LESSON1/2）——架构、通信模式与GPU硬件

最近在看视频拼接的代码，师兄说要用CUDA加速，于是开始学习CUDA编程，课程链接：UdacityCS344CUDA系列笔记CUDA学习笔记（LESSON1/2）——架构、通信模式与GPU硬件CUDA学习笔记
Veropatrinica·2023-10-22 06:24

CUDA学习笔记（六）Warp解析

本篇博文转载于https://www.cnblogs.com/1024incn/tag/CUDA/，仅用于学习。
我来了！！！·2023-10-22 06:54

CUDA学习笔记（四）device管理

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我来了！！！·2023-10-22 06:24

cuda学习笔记

一、cuda的替代选择OpenCL：允许使用多种计算设备的开放标准，计算设备可以是GPU，CPU或者其他存在OpenCL驱动程序的专业设备DirectCompute：微软开发的可替代Cuda和OpenCl
renlubo-qingdao·2023-10-22 06:24

CUDA学习笔记（三）CUDA简介

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我来了！！！·2023-10-22 06:53

【CUDA编程】学习笔记（二） GPU硬件架构

一、CPU与GPU的链接模型在计算机的硬件架构中，CPU与GPU有多种链接模式，下面介绍几种典型的架构北桥多CPU（SMP）多CPU（NUMA）多CPU（NUMA）多总线具有集成PCIExpress的多CPU集成GPU集成GPU与独立GPU多个插槽中的GPU多GPU板简化了CPU/GPU架构二、开普勒架构下面这张图是各代GPU架构的迭代顺序，目前最新的架构是Turing开普勒微架构以GTX680为
Swocky·2023-10-22 06:21

CUDA编程模型与GPU硬件结构关系

目录一、CUDA编程模型1、线程管理2、内存管理二、GPU硬件结构1、SM硬件2、硬件逻辑抽象2.1共享内存的逻辑划分2.2寄存器的逻辑划分2.3GPU内存分级3、CUDA程序的一些优化点3.1一个core
Hunter_pcx·2023-10-22 06:50

CUDA并行程序设计 GPU硬件架构与线程 学习笔记

GPU硬件架构GPU实际上是一个SM的阵列，每个SM包含若干个SP。一个SP可以执行一个thread，但是实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行。Nvidia把32个threads组成一个warp，warp是调度和运行的基本单元。warp中所有threads并行的执行相同的指令。一个warp需要占用一个SM运行，多个warps需要轮流进入SM。由SM的硬件warpscheduler负责调
Morizen·2023-10-22 06:50

CUDA学习笔记（五）GPU架构

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我来了！！！·2023-10-22 06:17

ubuntu +cuda+tensorflow

installNVIDIAdriverinstalldriverbyapt-get(ref),withaVPNtoturnovertheGFWsudoapt-getpurgenvidia*sudoadd-apt-repositoryppa:graphics-driverssudoapt-getupdatesudoapt-cachesearchnvidiasudoapt-getinstallnvid
youngblood_5ceb·2023-10-22 04:53

FunASR安装

condacreate-nfunasrpython=3.8condaactivatefunasr安装pytorchtorchaudio等condainstallpytorch=1.12.1torchvisiontorchaudiocudatoolkit
weixin_43870390·2023-10-22 00:47

服务器重装Nvidia驱动Cuda步骤

由于服务器上多个用户都已经安装了多个不同版本的cuda，而这些不同版本的cuda全都依赖于之前安装的nvidia驱动，现在面临这着两个窘境：1、可能直接重新安装一下先前版本的nvidia驱动就直接可以解决问题
Seaton·2023-10-21 23:22

CUDA编程- 瓦片（Tiling）技术

瓦片（Tiling）技术是CUDA编程中的一个常见策略，用于优化内存访问模式，特别是在矩阵乘法这类计算密集型操作中。
青衫客36·2023-10-21 22:27

CUDA编程- __syncthreads()函数

基本概念__syncthreads()是CUDA编程中非常关键的一个同步原语。它的功能是确保在某个线程块中的所有线程在执行到这个函数之前都已完成它们之前的所有指令。
青衫客36·2023-10-21 22:27

【CUDA】nvcc和nvidia-smi显示的版本不一致？

Date:2020/11/22Coder:CWForeword:CW近日在自己的机子上发现，nvcc--version和nvidia-smi显示出来的CUDA版本不一致，其中前者显示的版本是10.2，而后者是
CW不要无聊的风格·2023-10-21 19:32

Pytorch与CUDA对应关系

参考这篇文章的情况1即可解决!:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torch‘
阿维的博客日记·2023-10-21 17:10

ROS学习记录

ROS学习记录1.系统环境Ubuntu16.04CUDA10.2cudnn7.6.5TensorRT7.1.3.4奥比中光astra-mini摄像头2.ROS系统路径/root/catkin_ws3.相关指令
Alex-Leung·2023-10-21 14:58

cuda PyTorch

1.GPU对应的CUDA版本nvidia-smiCUDAVersion:12.2GPUdiver大于cudatoolkit，pytorch版本根据cudatoolkit2.查看nvcc的版本（即cudatoolkit
破壁者-燕·2023-10-21 07:24

widnows安装audiocraft

首先查看cuda版本如何安装cuda，可以自行搜索获取程序可以进入这个地址https://github.com/facebookresearch/audiocraft.git，下载源码，并进行安装如果配置不成功
小~小·2023-10-21 04:52

YOLOV4在Windows10下训练

软件环境：WIN10，CUDA10.1，CUDNN8.0.3，python3.7，VS2017，OpenCV4.4.0硬件环境：GTX10606GCUDA：https://developer.nvidia.com
XXX_UUU_XXX·2023-10-21 03:47

GCC 安装 （Linux + 非root)

非root用户安装于cuda版本相对应的gcc降低或升高服务器上的GCC版本报错：configure:error:BuildingGCCrequiresGMP4.2+,MPFR2.4.0+andMPC0.8.0
spring_willow·2023-10-21 03:36

【非root用户、CentOS系统】中使用源码安装gcc/g++的教程

1.引言系统：CentOS-7.9显卡驱动版本：460CUDAVersion:11.2基于本地环境选择安装gcc-10.1.0gcc下载网址gcc与cuda版本的对应关系：2.安装说明下载好对应的gcc
菜鸟的追梦旅行·2023-10-21 02:30

搭建Pytorch环境(GPU版本，含CUDA、cuDNN)，并在Pycharm上使用（零基础小白向）

VS2019https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/vs/older-downloads/登录需要用户名和密码安装的时候要勾选使用C++的桌面开发文章目录前言一、安装CUDA1
GIS从业者·2023-10-21 02:57

1.pytorch中的dir()函数和help()函数

pytorch中的dir函数和help函数1.理解2.实践1.理解2.实践dir(torch)dir(torch.cuda)dir(torch.cuda.is_available)help(torch.cuda.is_available
zx428621·2023-10-21 00:49

docker内MPI调试技巧xterm -e gdb调试python

mpirunxterm-egdbmpirun-np2-tag-output-output-filename.result-xCUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3-mcapmlob1-mcabtl
gb_QA_log·2023-10-20 23:53

安装cuda-toolkit

nvcc-V提示commandnotfound，usr/local下没有cuda目录，CUDA_HOMEenvironmentvariableisnotset解决方案：sudoapt-getinstallnvidia-cuda-toolkit
最爱那个微笑的麦蒂·2023-10-20 21:57

[深度学习]OSError: CUDA_HOME environment variable is not set. Please set it to your CUDA install root.

Ascudainstalledthroughanacondaisnottheentirepackage.PleaseinstallcudadriversmanuallyfromNvidiaWebsite
溡沭·2023-10-20 21:55

cannot find -l****问题的解决办法

在ubuntu下编译C或cpp文件时，可能会出现找不到链接库的问题，其形式为：cannotfind-l****如下所示:我在自己电脑上出现的错误就是找不到以下库cannotfind-lcudartcannotfind-lnppccannotfind-lnppicannotfind-lnppccannotfind-lnpps
lvhaidong520·2023-10-20 20:57

小白入手Tensorflow-gpu==2.10.0安装教程（最新教程23/8/8.N卡驱动.windows.）

tensorflow官方信息Note:GPUsupportonnative-Windowsisonlyavailablefor2.10orearlierversions,startinginTF2.11,CUDAbuildisnotsupportedforWindows.ForusingTensorFlowGPUonW
YYaung·2023-10-20 14:47

CUDA学习笔记5——CUDA程序错误检测

CUDA程序错误检测所有CUDA的API函数都有一个类型为cudaError_t的返回值，代表了一种错误信息；只有返回cudaSuccess时，才是成功调用。
阿卡蒂奥·2023-10-20 14:08

your cuda software stack is old.we fall back to the NIVIDIA driver for some compilation. Update your

报错信息：yourcudasoftwarestackisold.wefallbacktotheNIVIDIAdriverforsomecompilation.UpdateyourCUDAversiontogetthebestperformance.Theptxaserrorwas
JACOBWHY·2023-10-20 13:45

安装mmcv及GPU版本的pytorch及torchvision

cu111torchvision==0.10.1+cu111torchaudio==0.9.1-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html注意：以上适用cuda11.1
monster&&summit·2023-10-20 12:33

CUDA编程入门系列（九）CUDA程序执行与硬件映射

2.GPU硬件的一个核心组件时SM，streamingmultiprocessor流式多处理器3.SM的核心组件包括CUDA核心即SP，共享内存，寄存器等，SM可以并发地执行数百个线程，并发能力取决于SM
我来了！！！·2023-10-20 04:46

CUDA编程入门系列（七） GPU内存如何管理

一、内存使用1.CUDA程序会使用GPU内存与CPU内存2.CPU内存的分配与释放是标准的,例如new和delete,malloc与free3.GPU上内存涉及分配和释放使用CUDA提供的库函数实现4.
我来了！！！·2023-10-20 04:16

CUDA编程入门系列（八） 内存管理示例代码

[tid]+=1;}intmain(){intN=32;intnbytes=N*sizeof(FLOAT);FLOAT*dx=NULL,*hx=NULL;inti;/*allocateGPUmem*/cudaMalloc
我来了！！！·2023-10-20 04:16

CUDA编程入门系列（二） GPU硬件架构综述

一、FermiGPUFermiGPU如下图所示，由16个SM（streammultiprocessor）组成，不同的SM之间通过L2Cache和全局内存进行相连。整个架构大致分为两个层次，①总体架构由多个SM组成②每个SM由多个SPcore（streamprocessor）组成。SP之间通过互连的网络和L1Cache和WarpScheduler等结构进行相连。二、GT200体系架构下图为GT200
我来了！！！·2023-10-20 04:14

ubuntu18.04 RTX3060 rangnet++训练

代码链接：https://github.com/PRBonn/lidar-bonnetal安装anaconda环境为CUDA11.0（11.1也可以）anaconda环境如下numpy==1.17.2torchvision
Nico_J ??·2023-10-20 02:50

编译[Bug]——too few arguments for template template parameter “Tuple“ detected

项目场景：当使用高版本的cuda去安装低版本pytorch，并且编译用低版本pytorch写的cuda算子时，或者说是VS的版本过高如2022和2019，都有可能会出现某个.h文件或者.c文件报错，如：
lzzzzzzm·2023-10-20 02:42

win10下 CUDA9.0 + CuDNN7.0.5 安装回顾

但是由于tensorflow最近更新了，CUDA8.0不能支持，得改用CUDA9.0。而网上资料对应的是老版本tensorflow，只支持CUDA8.0上，结果走了不少弯路。
潇萧客·2023-10-20 02:53

ModuleNotFoundError: No module named ‘torch‘

目录情况1,真的没有安装pytorch情况2(安装了与CUDA不对应的pytorch版本导致无法识别出torch)情况1,真的没有安装pytorch虚拟环境里面真的是没有torch,这种情况就easyjob
阿维的博客日记·2023-10-20 01:42

深度学习YOLOv4环境配置

软件安装1、什么是CUDACUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。
大块奶酪----·2023-10-20 01:36

ubuntu20.04卸载cuda11.4重装cuda11.0

目前CUDA版本为11.4。
wzg2016·2023-10-19 22:43

ffmpeg解码

本文分别介绍软解和硬解两种方式，同时将获取的每一帧，转换成二进制或者图片格式本文只是介绍如何解码，硬解码，这个类中将每一帧转换成二进制格式，然后存放到队列中，注意硬解码需要安装cuda，百度一下你就知道
Li丶Chong·2023-10-19 19:03
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