前言很多时候配置深度学习的环境都会遇到这样一个问题，就是参考的不同的开源代码所用的环境不一定相同，特别是CUDA环境，一般会有CUDA9.0、CUDA10.0、CUDA10.1等版本。所对应的cuDNN也会不同。本文是在已安装CUDA10.0+cudnn7.6.4的基础上，加装CUDA9.0+cudnn7.3.1。一、gcc降级由于CUDA 9.0仅支持gcc6.0及以下版本，而Ubuntu 18
有时候有的项目要求很苛刻，有的需要CUDA>9.0，有的又要CUDA>10.0…无可奈何只能安装多个CUDA 文章目录环境配置CUDA下载安装（已存在一个）cuDNN下载安装环境变量配置测试 环境配置CUDA9.2，cuDNN7.1.4想了解如何配置正确的环境，避免包版本的冲突，可以到这里了解一下conda下载各种包时如何避免版本不匹配问题CUDA下载安装（已存在一个）gpu版pyto
一、典型GPU程序构成一个典型GPU程序有如下几个部分：①CPU在GPU上分配内存②CPU将CPU中的数据copy到GPU中③调用内核函数来处理数据④CPU将GPU中的数据copy到CPU中 *可以看出，四个步骤中有两个是数据的copy，因此如果你的程序需要不断地进行copy，那么运行效率会比较低，不适合利用GPU运算。一般情况下，最好的方式是，让GPU进行大量运算，同时保证计算量与通信
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2023-09-08 18:30:55
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GPU架构SM（Streaming Multiprocessors）是GPU架构中非常重要的部分，GPU硬件的并行性就是由SM决定的。以Fermi架构为例，其包含以下主要组成部分：CUDA coresShared Memory/L1CacheRegister FileLoad/Store UnitsSpecial Function UnitsWarp SchedulerGPU中每个SM都设计成支持
今天是Numpy专题的第5篇文章，我们来继续学习Numpy当中一些常用的数学和统计函数。 基本统计方法 在日常的工作当中，我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况。比较常用的有均值、方差、标准差、百分位数等等。前面几个都比较好理解，简单介绍一下这个百分位数，它是指将元素从小到大排列之后，排在第x%位上的值。我们一般常用的是25%，50%和75%这三个值，通过这几个值，我们很容易对于整个特征的分
多首先，先来了解一下GPU与CPU的区别，如图 可以看到CPU（Central Processing Unit，中央处理单元），由Control（控制台），ALU（Arithmetic Logic Unit，逻辑计算单元），Cache（高速缓存），而GPU（Graphic Processing Unit，图形处理单元）也是由相同的部件组成，但GPU的计算单元远比CPU多，这就决定了GPU适合大量
目录一、前言二、安装CUDA、cuDNN和PyTorchCUDA的安装cuDNN的安装三、验证是否安装成功一、前言在进行深度学习模型训练时，可以使用CPU训练，但通常比较慢，也可以采用GPU进行加速训练，从而缩短训练时间。目前支持深度学习的显卡只有NIVDIA，AMD是不支持的，因此AMD显卡的用户不用再纠结于CUDA的安装了，直接安装CPU版本的PyTorch就好了。要使用GPU进行加速训练，要
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2023-10-21 09:50:16
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在配置caffe和tensflow 时，往往需要的CUDA版本不一样，这就需要多个版本的CUDA共存，并且能够随意切换，免去了每次重新安装配置cuda的过程。cuda_8.0.61_375.26_linux.run 文件名说明：前面的cuda_8.0.61代表cuda的版本，后面的375.26代表的对应的NVIDIA驱动的版本1、安装CUDA第二次安装CUDA跟第一次稍微不
近期手上有几个需要PyTorch的项目，自己在搭建环境时遇到了各种各样的问题，花了很长时间才解决。为了让后来的人少走弯路，特意整理一下。整体上整个过程可以分为大步：环境准备：windows 10, python 31. (optional) 安装Visual Studio（VS）。如果电脑上没有VS， 在安装CUDA时，有一个环节会提醒说电脑上检测不到VS，部分功能可能无法实现。我下载的版本为Mi
本节主要讲述在模型训练时利用gpu对训练进行加速首先我们需要知道gpu不是我们想调用就可以直接调用的，我们需要安装一个cuda工具包以及其对应的cudnn（cuDNN 是用于配置深度学习使用），当我们安装好这两个时才能利用机器学习来进行训练，其次我们的gpu驱动要足够新，他会对版本更低的cuda工具包进行兼容，但更高的不行（不需要降级gpu驱动），最后便是最复杂的问题：版本对应，可以去官网，我使用
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2023-07-31 23:37:10
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## Pytorch CUDA 如何使用共享GPU内存
在深度学习领域，Pytorch是一个非常流行的深度学习框架，而CUDA则是用于并行计算的GPU加速计算框架。在某些情况下，我们可能需要在Pytorch中共享GPU内存，以实现更高效的计算。本文将介绍如何使用Pytorch共享GPU内存，以解决一个具体的问题。
### 问题描述
假设我们有两个Pytorch模型，希望它们可以共享同一块GP
周五中午NV显卡送到，安装了驱动和师兄给的toolkit3.2和sdk,发现src里的光线追踪可以编译运行。但是网上下载的一个cuda示例编译不成功，认为配置不正确。晚上去Ada家，周日早上回来，继续配置。因为目的是用CUDA加速图像去噪，所以选择是在单文档程序里编制cu文件和MFC混合。配置是按照VS2008和CUDA配置 一篇文档进行的，但没有严格执行，只是配置到了tool,它的举例是对话框的
一、CUDA简介 CUDA是并行计算的平台和类C编程模型，可以实现并行算法。电脑要配备NVIDIA GPU，就可以在许多设备上运行你的并行程序。 二、CUAD编程 CUDA编程允许程序执行在异构系统上，即CPU和GPU，并由PCL-Express总线区分开。 Host：CPU and itsmemory(host memory)
一、CUDA代码的高效策略1.高效公式最大化计算强度：Math/Memory ，即:数学计算量/每个线程的内存最大化每个线程的计算量；最小化每个线程的内存读取速度；每个线程读取的数据量少每个线程读取的速度快内地内存>共享内存>>全局内存合并全局内存2.合并全局内存(按顺序读取的方式最好)3.避免线程发散线程发散：同一个线程块中的线程执行不同内容的代码(1)kernel中做条件判断
其实在C++ AMP之前已经有了两个异构编程框架：CUDA与OpenCL。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是显卡厂商Nvidia于2007年退出的业界第一款异构并行编程框架。在Nvidia的大力支持下，CUDA拥有良好的开发环境，丰富的函数库，优秀的性能。但是CUDA只能被用于在Nvidia的显卡上进行异构编程，有先天的局限性。OpenCL(Ope
文章目录前言一、查看windows的CUDA版本二、使用步骤1.各个GPU版本tensorflow对应的CUDA版本2.安装对应的版本的CUDA，我这里选择安装cuda11.0的2.安装对应的版本的CUDNN，我这里下载的是v8.0.53.在Anaconda里安装tensorflow(1)打开anaconda自带的Anaconda Prompt(2)创建新的环境，我命名为“tf2.4”，pyth
一、GPU驱动相关安装新驱动新装系统或出现以下提示可以重新安装驱动Failed to initialize NVML Driver library version mismatch先卸载旧驱动sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
sudo apt-get --purge remove nvidia-*
sudo apt-get purge nvidia*
sudo a
CUDA C运行时机制：运行时在链接到应用程序的cudart库中实现，可以静态地通过cudart.lib或libcudart.a来实现，也可以通过cudart.dll或libcudart.so来动态实现。 需要cudart.dll或cudart.so进行动态链接的应用程序通常将它们作为应用程序安装包的一部分。所有的入口点都以cuda为前缀。正如异构编程中提到的那样，CUDA编程模型假设一个由主机和
前言OpenMMLabb不同订单库需求不同的cuda版本，一直没找到一个完全完整靠谱的教程，这是我参考几个博客完成测试的全过程记录，方便以后操作，无任何商业用途，如有侵权，请联系删除。注：Ubuntu22.04系统，已安装CUDA11.7版本，现在安装CUDA11.3版本 选择指定的CUDA版本，选择你的系统架构版本。【11.3-11.7】注意：芯片架构不懂的可以点击查看解释：Architetur
1、为什么要装CUDA，CUDNN：先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自（CUDA的官方文档）： 从上图可以看出GPU（图像处理器，Graphics Processing Unit）和CPU（中央处理器，Central Processing Unit）在设计上的主要差异在于GPU有更多的运算单元（如图中绿色的ALU），而Control和Cache单元不如CPU多，这是因为GPU在进行并行
