CUDA是一个并行计算框架.用于计算加速.是nvidia家的产品.广泛地应用于现在的深度学习加速.一句话描述就是:cuda帮助我们把运算从cpu放到gpu上做,gpu多线程同时处理运算,达到加速效果.从一个简单例子说起:#include
#include
// function to add the elements of two arrays
void add(int n, float *x
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2023-09-26 11:03:57
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Python支持 NVIDIA CUDA: GPU加速！2013年03月20日 12:40作者：厂商投稿编辑：张涵分享泡泡网显卡频道3月20日 日前，NVIDIA 今天宣布，日益壮大的 Python 开源语言程序员队伍现在可以通过利用 NVIDIA CUDA 并行编程模型，在其高性能计算 (HPC) 与大数据分析应用程序中充分利用 GPU 加速。Python 易学易用，用户超过 300 万人，是世
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2023-10-29 19:26:25
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因为学习CUDA编程，需要搭建CUDA编程环境，需要用到TensorRT，所以连TensorRT一块安装了，安装之前最重要的一步就是确认自己的显卡是不是支持CUDA编程，支持cuda的显卡只有NVidia的显卡，NVidia的显卡有GTX Geforce, Quadra 和 Tesla三个大系列，根据自己的显卡型号去以下网站查询对应的CUDA版
在windows下安装cuda 硬件环境：cuda支持目前NV的市面上的绝大多数显卡，包括Tesla、Quadro、GeForce，只有少数早期的旧型号显卡不支持cuda。详见http://www.nvidia.cn/object/cuda_learn_products_cn.html 软件环境：cuda可以在W
踩过了好多坑之后我只能说网上的大部分教程都太老了，不适合RTX30系显卡，其实正确的方法比那些老方法简单的多，重要的是你显卡是新的，软件版本也一定要新 一、安装CUDA与cuDNN首先确保你已经安装了新版的nvidia图形驱动程序。其次你得有C/C++编译环境，没有的话装一个Visual Studio或MinGW。安装CUDA Toolkit 11.3
下载CUDNN 11.3，将解压后
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2023-07-06 11:56:10
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**NVIDIA支持CUDA的显卡选型简述** 目录NVIDIA支持CUDA的显卡选型简述一、概述1、为什么选这三款二、对比1、训练--trainingCPU与GPU的区别计算精度显存和显存带宽价格2、训练环境的选择3、推理--inference吞吐量和时延稳定性4、生产环境的选择三、说明1、自我说明2、名词说明CPU,GPU,TPU,NPU都是什么？3、nVidia显卡架构4、个人愚见 一、概述
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2023-09-12 11:08:42
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一、安装nvidia驱动（一）离线安装编译环境gcc、make、build-essential*查看当前系统的gcc/g++版本 gcc --version
g++ --version 如果都在7.0以上，则不用一下gcc、make、build-essential的安装步骤 sudo apt-get install gcc-7.58 g++-7.5 1.2 更换下载源 更换 国外/国内官方
-安装CUDA9.2在安装CUDA9.2时，提示显卡驱动不兼容该显卡，可以继续安装，但是可能无法使用CUDA。 这种情况可能是由于显卡新于该工具包，在这种情况下，建议保留现有驱动并安装CUDA工具包的剩余部分。 在Nvidia官网查看CUDA支持的硬件的时候，发现确实没有提及带有MAXQ设计的显卡，不过在翻论坛时找到一个回复说其实MAXQ显卡也可以使用CUDA，而且我在查看我的1070MQ显卡
GPU 的硬体架构
这里我们会简单介绍，NVIDIA 目前支援CUDA 的GPU，其在执行CUDA 程式的部份（基本上就是其shader 单元）的架构。这里的资料是综合NVIDIA 所公布的资讯，以及NVIDIA 在各个研讨会、学校课程等所提供的资料，因此有可能会有不正确的地方。主要的资料来源包括NVIDIA 的CUDA Programming Guide 1.
CUDA 并行计算平台可以使用 C++、Fortran 和 Python 进行编程，但该公司正在寻找其他人来运行其 GPU。译自NVIDIA Wants More Programming Languages to Support CUDA，作者 Agam Shah。NVIDIA 正在寻求扩展对更多编程语言的支持，因为它试图吸引更多开发者为其 GPU 编写应用程序。该公司的CUDA 编程框架目前支持
CUDA代码中的函数CUDA程序文件后缀为.cu。一个.cu文件内既包含CPU程序（称为主机程序），也包含GPU程序（称为设备程序）。凡是挂有“__global__”或者“__device__”前缀的函数，都是在GPU上运行的设备程序，不同的是__global__设备程序可被主机程序调用，而__device__设备程序则只能被设备程序调用。没有挂任何前缀的函数，都是主机程序。主机程序显示声明可以用
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2023-07-11 23:59:35
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文章目录安装特定版本NVIDIA显卡驱动下载和安装CUDA10.0.130下载和安装CUDNN7.4.2下载和安装Anaconda3.5.2安装Tensorflow-gpu2.0.0和pytorch1.2.0如何使用我们配置的tensorflow-gpu-2.0.0-pytorch1.2的环境在cmd中使用tensorflow-gpu-2.0.0-pytorch1.2环境在编译器(如pychar
CUDA 的技术体系可划分为软件模型和硬件模型两部份，充分理解这两部分的体系结构和相互关系，是掌握 CUDA 技术的关键。一、CUDA 的软件模型1. 两层结构的线程管理毫无疑问， CUDA 软件模型是一个海量线程（Thread）管理工具。CUDA 中的线程按照两个层次分组：Block：一个 Block 最多管理 512 个Thread。Thread 对应的函数称为 Kernel 函数，本质上，C
Tensorflow：
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，主要是深度神经网络模型。
也是一时兴起开始学习这玩意，走到哪，博客写到哪里，全当记录。
主要参考资料一方面是0.8.0版极客学院翻译版资料，另一方面是油管上周莫烦的视频资料（附上地址：https://www.youtube.com/user/MorvanZhou/
# Python与CUDA：加速你的计算
Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁的语法和强大的库支持而闻名。然而，对于需要高性能计算的应用，Python的执行速度可能不够快。幸运的是，通过CUDA（Compute Unified Device Architecture），我们可以利用NVIDIA GPU的强大计算能力来加速Python程序。
CUDA是NVIDIA开发的一种并行计算
文章目录1.前置知识2.查看显卡驱动版本号3.查看显卡驱动版本号和CUDA版本对应关系4.查看经典的CUDA版本号5.安装CUDA5.1.下载CUDA安装包5.2.执行CUDA安装5.3.配置环境变量5.4.CUDA多版本管理 1.前置知识如果Ubuntu系统还没有安装显卡驱动，参考这篇文章：Ubuntu20.04LTS安装RTX-3060显卡驱动2.查看显卡驱动版本号当显卡驱动安装完成后，需要
Win10+RTX3060机器学习环境配置1、下载准备 2、下载安装CUDA和CUDNN 2.1 cuda和cudnn下载 2.2 cuda和cudnn安装 3、安装GPU版pytorch与TensorFlow 3.1 下载 &n
cuda，cudnn，安装和tensorflow的gpu调配忙了两周终于安装完了cuda 和 cudnn ，并且成功调用tensorflow的GPU使用！！！1；首先 找自己电脑的适配cuda2；cuda，cudnn，tensorflow版本适配表3；决定适合自己的版本后，开始下载！4；cuda安装：5；安装cudnn6；添加环境变量7；检测环境变量是否添加成功8；在tensorflow中配置G
最近准备再挖个坑，翻译下cuda_samples，给入门想看代码又不知道看点啥的小同学提供一些指引（顺便指引下自己）。本文简要介绍samples里的项目的主要功能。简介Simple Reference 基础CUDA示例，适用于初学者， 反映了运用CUDA和CUDA runtime APIs的一些基本概念.Utilities Reference 演示如何查询设备能力和衡量GPU/CPU 带宽的实
# 实现 Docker 支持 CUDA
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现 "Docker 支持 CUDA"。在本文中，我将为你展示整个流程，并详细说明每一步需要做什么以及需要使用的代码。
## 任务流程
以下是实现 "Docker 支持 CUDA" 的步骤表格：
| 步骤 | 说明 |
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| 步骤一 | 安装 Docker 和 NVID
