cuda并行编程第15页

【AI】搭建Windows Linux子系统（WSL2）CUDA环境

0.准备工作Windows本机安装CUDADriver首先去下载页面下载驱动文件点击GetCUDADriver进入下载页面，我看下载页面跟普通驱动下载页面相同，感觉应该不是单独的驱动，只要之前显卡已经安装好了

AI柱子哥·2024-01-11 05:27

【AI】WSL安装Anaconda

书接上篇，我们构建了wsl的CUDA环境，还有python环境没有搭建，这里我们就安装Anaconda来进行搭建python环境。

AI柱子哥·2024-01-11 05:27

【056】TensorFlow-GPU 安装

安装tf-gpu基本步骤和显卡介绍1、基本步骤1）判断电脑是否支持cuda2）安装NVIDIA显卡驱动3）安装64位的Python3.64）安装tensorflow-gpu5）安装cuda6）安装cudnn7

小麦粒·2024-01-11 04:21

TensorFlow-GPU 安装 -- 056

安装tf-gpu基本步骤和显卡介绍1、基本步骤1）判断电脑是否支持cuda2）安装NVIDIA显卡驱动3）安装64位的Python3.64）安装tensorflow-gpu5）安装cuda6）安装cudnn7

小麦粒·2024-01-11 04:20

解决TypeError: can‘t convert cuda:0 device type tensor to numpy. Use Tensor.cpu()

报错：TypeError:can'tconvertcuda:0devicetypetensortonumpy.UseTensor.cpu()tocopythetensortohostmemoryfirst

湛和·2024-01-11 04:50

离线AI聊天清华大模型(ChatGLM3)本地搭建

如果基础环境没有布置好可以参考我上篇文章《Ubuntu22.04TeslaV100s显卡驱动，CUDA，cuDNN，MiniCONDA3环

AI知识图谱大本营·2024-01-11 03:56

英伟达Jetson NX，AI配置。安装SDK Components

说来也是强，把GPU的能力用在了算力上，CUDA可以的。查看NX的ip地址，指令ipa，记住这ip，后面会用到。2.安装打开虚拟机Ubuntu（18）运行sdkmanger。

我想学会弹和弦·2024-01-11 03:18

【AI】AI入门之Nvidia Jetson平台（三）- Xavier NX软件开发栈介绍

目录一.软件开发栈二.JetPack三.JetsonLinux四.CUDA4.1CUDA工作流五.cuDNN六.TensorRT七.主要框架集成八.模型导入九.Multimedia十.VPI10.1VPI

有意思科技·2024-01-11 03:16

xavier输入法+卸载cuda10.2、cudnn8+快速安装cuda10.0、cudnn7+torch、torchvision

之前安装了高版本的cuda和cudnn，目前需要安装低版本的，操作如下：1、配置输入法1.sudoapt-getinstallfcitx-googlepinyin-y2.settings----languagesupport

亿点点_·2024-01-11 03:46

【从刷机开始配置Jetson Xavier NX环境】

从刷机开始配置JetsonXavierNX环境JetsonXavierNX的刷机与设置emmc启动输入法、CUDA、OpenCV、ROS的安装RealsenseSDK、ROS包安装及配置运行vinsfusion

Febridge·2024-01-11 03:16

【AI】AI入门之Nvidia Jetson平台（四）- Xavier NX软件开发环境安装部署

目录一.CUDA安装二.cuDNN安装三.TensorRT安装3.1Pycuda安装四.TensorFlow安装五.PyTorch安装六.DeepStream安装6.1安装依赖软件6.2安装DeepStreamSDK6.3

有意思科技·2024-01-11 03:15

解决Assertion：Error Torch not compiled with CUDA enabled问题（CUDA版本正确）

目录一、问题说明二、确定CUDA版本（运行时API，RuntimeAPI）三、解决方案一、问题说明用Anaconda安装PyTorch2.0.1，GPU版，CUDA版本为11.7：condainstallpytorch

松鼠小煤球·2024-01-11 02:25

python安装cuda出现错误提示：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

在pycharm中模型训练时，出现错误提示：AssertionError:TorchnotcompiledwithCUDAenabled原因：CUDA和Torch版本不兼容1.尝试检查cuda版本使用命令

▽北栀·2024-01-11 02:55

更加适合CUDA11.2的pytorch显卡版本

更加适合CUDA11.2的pytorch显卡版本pip版本pipinstalltorch==1.12.0+cu113torchvision==0.13.0+cu113torchaudio==0.12.0

Sout xza·2024-01-11 00:46

RISC Zero各功能模块代码解析

所谓kernels，包括CPU、CUDA、Metal。代码见：risc0/build_kernel。依赖库有：cc：用于将C/C++/汇编代码，编译进Rust库或Rust应用中。dir

mutourend·2024-01-10 21:16

芒果香菠菠·2024-01-10 19:14

2.5 KERNEL FUNCTIONS AND THREADING

王莽v2·2024-01-10 18:34

qq_16740151·2024-01-10 13:57

conda新建、配置python3.8虚拟环境，torch-cuda1.8，torchtext0.9.0，huggingface安装transformers库

起因是我在用bert的时候，导包报错Python环境缺少importlib.metadata模块。importlib.metadata是Python3.8引入的模块，而我的环境中使用的Python版本为3.7。所以我得重新配置一个python3.8的环境准备工作在开始菜单找到anacondaprompt(anaconda3)，进入查看已有的虚拟环境命令：condaenvlist1.conda创建虚

LinlyZhai·2024-01-10 12:06

CUDA与cuDNN

姓名：王咫毅学号：19021211150【嵌牛导读】CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。NVIDIAcuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。

13d813107eae·2024-01-10 12:06

Failed to create CUDAExecutionProvider 使用onnxruntime-gpu未成功调用gpu

，遇到了点问题：就是明明在安装了合适版本的显卡驱动和CUDA后，onnx还是不能够成功调用GPU，并且还出现了先导入torch，再导入onnxruntime就可以成功调用的奇怪现象。

大雾的小屋·2024-01-10 10:38

ubuntu 20.04下 Tesla P100加速卡使用

1.系统环境：系统ubuntu20.04,python3.82.查看cuDNN/CUDA与tensorflow的版本关系如下：Buildfromsource|TensorFlow从上图可以看出，python3.8

zimu-zimu·2024-01-10 10:58

nvidia-docker：未找到命令

最近发现是nvidia-docker指令已经被弃用了改用如下命令sudodockerrun--rm--runtime=nvidia--gpusallnvidia/cuda:12.3.103-base-ubuntu20.04nvidia-smi

深度学习界扛把子·2024-01-10 07:44

通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定使用哪些GPU设备

指定单个GPU设备：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"指定多个GPU设备：CUDA_VISIBLE_DEVICES=

深度学习界扛把子·2024-01-10 07:44

paddle指定运行gpu

首先，确保你的机器上已经安装了CUDA和cuDNN，并且正确配置了GPU环境。

深度学习界扛把子·2024-01-10 07:44

Ubuntu18.04安装cudnn v8

cuDNNLibarayforLinux和下面的三个Runtime、Developer和CodeSamples然后开始安装解压cuDNN代码tar-xzvfcudnn-x.x-linux-x64-v8.x.x.x.tgz将文件复制到CUDA

chch2010523·2024-01-10 07:57

CUDA out of memory.

torch.cuda.OutOfMemoryError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate20.00MiB(GPU0;31.75GiBtotalcapacity;24.79GiBalreadyallocated

Wwwilling·2024-01-10 06:07

libtorch 中Scalar 歧义性

libtorch构建c++推理程序中，因为使用opencv的Scalar类型，导致和libtorch命名空间的Scalar冲突：image.pngimage.png相关版本：libtorch:1.5.1cuda

熙熙江湖·2024-01-10 06:36

深度学习手势识别学习

深度学习代码学习os.environ[]使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"##设置当前使用的GPU设备仅为0号设备2.argparse.ArgumentParser

33的史努比·2024-01-10 05:23

ubuntu20.04安装cuda11.7和显卡驱动

nouveau.conf在最下面加入blacklistnouveausudoupdate-initramfs-usudoreboot输入命令，如果没有任何输出，证明禁用成功lsmod|grepnouveau2、安装cuda11.7CUDAToolkitArchive

莫克_Cheney·2024-01-10 04:25

nerfstudio复现___踩坑坑坑坑坑指南

nerfstudio官方网站：Dataconventions-nerfstudio环境搭建nerfstudio需要python>=3.8pytorchtiny-cuda-nn如果想要训练自己的数据集，那么还需要

但行此事1222·2024-01-10 02:23

vs2017+cuda10..02+cudnn7.6.5+opencv4.4+opencv_contribute编译

vs2017+cuda10..02+cudnn7.6.5+opencv4.4+opencv_contribute参考：https://blog.csdn.net/qq_23149979/article/

caojinpei123·2024-01-10 02:07

了解一下InternLM3

在InternStudio平台中选择A100(1/4)的配置，如下图所示镜像选择Cuda11.7-conda，接下来打开刚刚租用服务器的进入开发机，并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行demo

羞儿·2024-01-09 23:24

在anaconda中安装pytorch的GPU版本

本文前提：1.你已经下载好了anaconda,最好是新建一个虚拟环境来安装pytorch的GPU版本，并且设置了国内镜像源；2.了解自己电脑对应的cuda版本，可通过nvidia-smi，并下载好了cuda

月落霜满天·2024-01-09 23:20

ubuntu安装和卸载软件包

以cuda-keyring_1.1-1_all.deb为例。

Charlene Fung·2024-01-09 22:21

CUDA安装一直卡在检查系统兼容性，或花费极长的时间检查兼容性，但最后显示NVIDIA安装程序失败

CUDA安装一直卡在检查系统兼容性，或花费极长的时间检查兼容性，但最后显示NVIDIA安装程序失败⚙️1.软件环境⚙️2.问题描述3.解决方法4.结果预览⚙️1.软件环境⚙️Windows10教育版64

任博啥时候能毕业？·2024-01-09 20:00

GPT实战系列-ChatGLM3管理外部借力工具

Alex_StarSky·2024-01-09 16:59

报错RuntimeError: no valid convolution algorithms available in CuDNN

报错信息如下RuntimeError:novalidconvolutionalgorithmsavailableinCuDNN出现这个问题既不是cuda与cudnn版本不匹配，也不是英伟达显卡驱动需要更新

虽然什么都没做，但我还是辛苦了·2024-01-09 15:26

Dora-rs 机器人框架学习教程（3）——利用yolo实现目标检测

文章目录1安装pytroch环境1.1nvidia驱动1.2安装cuda1.3在conda中安装pytorchGPU版本1.4检验pytroch是否安装正确2编写程序代码2.1object_detection.py

熊猫飞天·2024-01-09 13:30

nccl cudaLaunch kernel

这次希望看一下，ncclAllReduce()中的ncclSum是如何转换成对应的cudaKernel来被执行到的。

Eloudy·2024-01-09 12:34

深度学习常用的下载链接/下载地址（CUDA/cuDNN）

1.CUDA各个版本的下载链接https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive2.cuDNN各个版本的下载链接https://developer.nvidia.com

Mobius8086·2024-01-09 12:56

vLLM皇冠上的明珠：深入浅出理解PagedAttention CUDA实现

©作者|方佳瑞单位|腾讯研究方向|机器学习系统当前，在大模型推理框架领域，vLLM以其卓越的高吞吐性能和简洁易读的代码而备受瞩目，已经成为许多团队二次开发的首选。其优雅的设计和高效的实现不仅使其在实际应用中表现出色，也使其成为学习和理解推理框架的理想典范。PagedAttention（PA）技术是vLLM的基石，以它为创新点的论文发表在系统顶会SOSP2023上。论文题目：EfficientMem

PaperWeekly·2024-01-09 11:17

ubuntu20.04安装12.2版本的cuda

访问如下网址https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?

computer_vision_chen·2024-01-09 10:05

学校服务器安装anaconda并配置pytorch环境

学校服务器安装anaconda并配置pytorch环境1.下载Anaconda2.传到xftp中3.在终端运行脚本命令4.安装pytorch4.1查看cuda版本4.2创建自己的环境4.3下载pytorch4.4

失舵之舟-·2024-01-09 09:04

【0基础可看】PyTorch-Geometric安装教程

nercondainfo-econdaactivatenamecondainstallpython==3.8.16condainstallpytorch==1.12.0torchvision==0.13.0torchaudio==0.12.0cudatoolkit

@小蜗牛·2024-01-09 08:00

python 人脸检测与人脸识别

importdlibimportface_recognitionimportcv2fromPILimportImage,ImageDraw#判断运行环境cpuorgpudefcheck_env():print(dlib.DLIB_USE_CUDA

Ternence_Hsu·2024-01-09 07:39

【书生·浦语大模型实战营02】《轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo》学习笔记

1.1环境准备在InternStudio平台中选择A100(1/4)的配置，镜像选择Cuda11.7-conda，选择的配置如下

songyuc·2024-01-09 05:14

Nougat：科学文档的OCR 使用记录

pipinstallnougat-ocr模型默认下载地址：/home/****/.cache/torch/hub/nougat-0.1.0-small环境安装好之后默认使用cpuUserWarning:CUDAinitialization

TYUT_xiaoming·2024-01-09 02:20

GPU测试-GPUburn

很早就使用过GPUburn做个类似稳定性压力性得对GPU进行相应得测试这里再回顾一下开源链接如下https://github.com/wilicc/gpu-burn简单得步骤主要是先安装gpu得drivercuda

frank0060071·2024-01-09 01:14

4.7 MEMORY AS A LIMITING FACTOR TO PARALLELISM

虽然CUDA寄存器和共享内存在减少对全局内存的访问次数方面非常有效，但必须注意保持在这些内存的容量范围内。这些内存是线程执行所需的资源形式。

王莽v2·2024-01-09 01:16

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解决Assertion：Error Torch not compiled with CUDA enabled问题（CUDA版本正确）

python安装cuda出现错误提示：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

更加适合CUDA11.2的pytorch显卡版本

RISC Zero各功能模块代码解析

跑代码相关 初始环境配置

2.5 KERNEL FUNCTIONS AND THREADING

nvidia相关

conda新建、配置python3.8虚拟环境，torch-cuda1.8，torchtext0.9.0，huggingface安装transformers库

CUDA与cuDNN

Failed to create CUDAExecutionProvider 使用onnxruntime-gpu未成功调用gpu

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nvidia-docker：未找到命令

通过设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量来指定使用哪些GPU设备

paddle指定运行gpu

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