CUDA相关：1、CUDA核函数嵌套核函数的用法多吗？答：这种用法非常少，主要是因为启动一个kernel本身就有一定延迟，会造成执行的不连续性。

正常通过以下安装命令：curl-o-https://raw.githubusercontent.com/creationix/nvm/v0.33.8/install.sh|bashorWget:wget-qO-https://raw.githubusercontent.com/creationix/nvm/v0.33.8/install.sh|bash失败的话可以尝试如下：gitclonehttp

作为较大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务OpenCV还提供了Java、Python、cuda

通用方案请先参考这里：1.iOSipa安装包安装失败原因2.iOS企业应用安装失败原因排查如果上面的打不开请看文末的原文还没解决？

上自定义数据2.制作数据集3.部署YOLOV8的代码3.1远程部署3.1.1项目下载3.1.2修改代码3.1.2.1训练模型3.1.2.1验证模型3.2本地部署3.2.1YOLOV8项目部署3.2.2cuda

目录前言0.简述1.什么是ExplicitGEMMConv2.im2col3.spconv是如何使用ExplicitGEMMConv的4.使用ExplicitGEMMConv处理spconv的优缺点5.拓展-conv加速5.1Introduction5.2im2col5.3Forwardgraph5.4Backwardgraph5.5Pythonexampleforforwardpropagati

Linux3.环境配置4.AlgoC++5.Makefile6.模型部署7.tensorRT从零起步高性能部署8.保姆级从零手写自动驾驶CV9.剪枝与重参10.量化11.国内首个BVE感知全栈系列学习教程12.CUDA

.ExplicitGEMMConv3.ImplicitGEMMConv4.ImplicitGEMMConv优化5.spconv和ImplicitGEMMConv总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《CUDA

最常用的方法就是pipinstallpyinstallerpipinstallpyinstaller但是有时候会出现下载成功，但是安装失败的情况（本人有幸遇到过），让人很是头疼，后来多方查阅

如果安装失败，可手动安装；打开Github：https://github.com/vadimcn/vscode-lldb/releases；如果是基于Intel的Mac

1.发现问题在使用sanitizer调试引用了带cuda编译的opencv程序内存错误的时候，遇到了必现的(-217:GpuAPIcall)outofmemory错误，导致程序直接无法启动，具体错误如下

在加载模型的时候出现了RuntimeError:CUDAerror:outofmemory，如图1所示，之后查到https://blog.csdn.net/weixin_43509263/article

文章目录【具身智能】目标导航实验复现详细教程1.源码测试2.训练3.验证（附）问题Pytorch与CUDA版本问题项目文件引用问题循环引用问题libstdc++库文件旧显存爆炸问题【具身智能】目标导航实验复现详细教程参考论文

解决方案：一级目录二级目录第一次的下载过程如何判断是否是CPU的版本解决方案一级目录二级目录第一次的下载过程我当时下载GPU版本的pytorch的时候，就是直接从官网首页给的命令下载的，如下图：但是好像他们给出的命令默认安装的是CPU版本。如何判断是否是CPU的版本sourceactivate虚拟环境的名称condalist这样显示该虚拟环境所安装的包：这些都表示了下载的pytorch是CPU版本

在环境变量中添加NUMBAPRO_NVVM=C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.6\nvvm\bin\nvvm64_40_0.dllNUMBAPRO_LIBDEVICE

用CUDA求解矩阵的逆，有多种方法，也可以自己编写内核函数去实现，我查阅CSDN上用cublas求解矩阵逆的方法，但是作者写的比较繁琐，其他观看学习的人会觉得比难懂。所以我决定自己写一个。

由于最近项目要求的cuda版本有差异，而在Ubuntu中可以通过切换cuda来满足需求，现记录如下。

CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型。它充分利用NVIDIA显卡的并行处理能力，使开发人员能够通过编写并行计算任务来加速各种计算工作。CUDA提供

1.下载最新的Anaconda,目前是python3.11适用anaconda官网安装教程卸载并重新安装的教程2.pytorch安装，注意python版本、cuda版本和pytorch版本的适配安装教程

零、准备知识阶段⇲显卡驱动、CUDA、cuDNN之间联系以及安装配置在配置PyTorch的过程中，显卡驱动、CUDA、cuDNN三者之间的关系、作用以及在众多版本中如何搭配一直困扰着我。

01环境搭建《PyTorch基础教程》01搭建环境基于Docker搭建ubuntu22+Python3.10+Pytorch2+cuda11+jupyter的开发环境Docker部署PyTorch拉取cnstark

2.我的cuda版本为11.1，为此我安装了11.1cuda对应的pytorch

x-shell安装、使用以及安装最新版本condax-shell安装远程连接服务器conda安装和环境配置x-shell安装  x-shell是一款终端模拟软件，用于在Windows界面下远程访问和使用不同系统下的服务器。免费版本下载地址：https://www.xshell.com/zh/free-for-home-school/如果进不去可以从网盘下载：链接：https://pan.baidu

NVIDIA的CUDA是一种通用并行计算平台和编程模型，可利用GPU的并行处理能力来加速深度学习和其他计算密集型应用程序。

要点GPU对比CPU计算正弦和：使用单CPU、使用OpenMP库和CUDACUDA并行计算：3D网格运行内核：线程块，线程线性处理3D数组，并行归约，共享内存，矩阵乘法/平铺矩阵乘法，基本线性代数子程序平铺分区

我的情况：我买的电脑的GPU版本为rtx4060，但是装上相应的驱动后，cuda的版本为12.3，而现在pytorch中cuda安装命令的最新版本为12.1，所以我将电脑的驱动进行降级为cuda版本为10.1

首先我的电脑的gpu为rtx4060，对应的cuda版本为12.3，而pytorch最新的cuda对应的版本为12.1，所以先要装上12.1的cuda我们去cuda官网找到12.1版本的驱动：https

800￥2、请正确安装好NVIDIA最新的545版本的驱动程序和CUDA、cuDNN。2、安装Torch3、配置whisperhttps://developer.ali

Element-wise算子优化注:本文主要是对文章【BBuf的CUDA笔记】一，解析OneFlowElement-Wise算子实现-知乎的学习整理Element-wise算子即针对输入Tensor(可能有多个

【来自官方结论】本机环境Cuda：11.1Cuda-Driver：515InterMKL：2021.2.0Faiss：1.7.4注意：faiss仅适用于CPU的faiss-cpuconda软件包目前可在

nvidia-docker配置镜像创建容器众所周知，想要在容器中使用nvidia的显卡，需要使用nvidia-docker命令创建容器环境说明：服务器端为Ubuntu18.04离线，nvidia-smi正常使用，CUDA

如若安装失败，需要在程序中卸载之前的版本，然后再安装，安装包到微软官网下载（区分系统）：https://www.microsoft.com/zh-cn/download/detai

PyTorch教程-1：PyTorch中的Tensor基础首先，引入PyTorch的模块：importtorch设置运算资源使用torch.cuda.is_avaliable()来判断设备上的GPU是否可用

pytorch运行报错：CUDAoutofmemory问题原因修改运行今天遇到问题我的代码运行报这个错误：RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate594.00MiB

centos7CPU：Intel(R)Xeon(R)[email protected]核GPU：TeslaV100*4查看CPU信息：cat/proc/cpuinfo查看GPU信息：nvidia-smi一、安装CUDA11.2

安装显卡驱动:详细过程可参照我的另一篇博客:https://blog.csdn.net/qq_42683011/article/details/115436242安装CUDA:参考博客:https://

Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.shgcc升级centos7升级gcc至8.2_centos7yumgcc8.2.0-CSDN博客paddlepaddlepython-mpipinstallpaddlepaddle-gpu==2.5.1.post112-fhttps://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.

condainstallnb_conda不料，懒人没做成，安装失败，最末尾显示：Proceed([y]/n)?yPreparingtr

CUDA在推出7.5的时候提出了可以计算16位浮点数据的新特性。定义了两种新的数据类型half和half2.之前有师弟已经DEMO过半精度

1.安装版本pytorch版本:2.0.0torchvision版本:0.15.0torchaudio版本：2.0.0cuda版本：cuda11.7python版本：3.92.搭建虚拟环境第一步：创建虚拟环境打开

目录Ubuntu22.04安装nvidia显卡驱动安装cuda安装Ubuntu22.04安装1.刻录磁盘（已刻录好）需要干净的优盘2.关机再开机时狂按F12进入以下图片页面，点击红色圈处3.选择continueboot

配置说明：硬件要求：内存＞16G磁盘>50G1块GPUubuntu22.04、cuda11.8（驱动为520.61.05）、python3.10.6第一部分：安装cuda1、创建gpu主机，并绑定公网eip2

1.环境配置默认已安装好NVIDIA驱动1.1安装cuda和cudnn1.1.1前置工作首先查看自己的显卡信息nvidia-smi+

下面是B站视频实时转写的截图项目搭建环境所需要的CUDANN已经装好了，如果装的是12.2应该是包含cuBLAS了没装的，可以从下面链接下载装一下，文末的

/bin/sh#下载安装包wgethttps://download.amovlab.com/model/install/x86-nvidia/cuda-repo-ubuntu2004-11-6-local

pycharm中搜索torch安装；结果：安装失败。2.cmd中pipinstalltorch；结果：网络超时。下载不下来。

ubuntu-driversdevices二、查看显卡信息#-i表示不区分大小写lspci|grep-invidianvidia-smi三、查看已安装显卡驱动cat/proc/driver/nvidia/version四、锁定显卡升级使用cuda

目录安装PyTorch张量创建张量操作张量索引、切片、联合操作CUDA张量本系列博文我们将使用PyTorch来实现深度学习模型等。PyTorch是一个开源的、社区驱动的深度学习框架。

环境：wslubuntu22.04vits2问题描述：RuntimeError:CUDAerror:unknownerror[rank0]:CUDAkernelerrorsmightbeasynchronouslyreportedatsomeotherAPIcall

3dmatch-toolbox详细安装教程-Ubuntu14.04前言docker搭建Ubuntu14.04安装第三方库安装cuda/cundnn安装OpenCV安装Matlab安装以及运行3dmatch-toolbox1