1.安装
nvidia
驱动 2.安装docker 1. sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc
2. sudo apt-get update
3. sudo apt-get install \
apt-transport-https
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2024-09-27 21:03:06
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盼望着，盼望着，wsl2终于支持GPU了！之前预热了好久，一直等待着能正式上车，今天终于如愿以偿。关于wsl2的背景，关心的朋友大都知道，我就废话少说，直接来在wsl2上装CUDA！（不会真有人用AMD来炼丹吧。。Windows侧驱动安装首先需要升级到最新的fast预览版，版本号为20150，正好是618这天更新的，上车方法为参与Windows预览体验计划，选择fast ring，然
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2023-10-28 10:57:59
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Tensorflow2 on wsl using cuda动机环境选择安装步骤1. WSL安装2. docker安装2.1 配置Docker Desktop2.2 WSL上的docker使用2.3 Docker Destop的登陆2.4 测试一下3. 在WSL上安装CUDA3.1 Software list needed3.2 [CUDA Support for WSL 2](https://d
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2024-07-03 16:09:04
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目录一、下载cuda安装文件二、禁用nouveau三、正式安装四、验货 首先需要明确的是，只有你的电脑有独立显卡才能安装cuda。不知道大家有没有这样一种感觉，网上的各种软件安装教程，如果自己不明白为什么要那么操作，就会出现每次重新安装都要再看一遍教程的情况。这是因为，你可能不理解每一步具体是做什么的。在本篇教程中，每一个点我都会尽可能较详细的解释，希望你以后不要再点进来了！一、下载cuda安装
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2024-01-17 21:10:29
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# 如何实现“GPU Docker CUDA”
## 一、流程概述
首先，让我们通过以下表格来展示整个实现“GPU Docker CUDA”的流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装Docker |
| 2 | 安装NVIDIA Docker |
| 3 | 创建一个包含CUDA的Docker镜像 |
| 4 | 运行CUDA容器 |
| 5 | 测试
原创
2024-04-20 07:35:30
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# 在 Docker 容器中安装 CUDA
在深度学习和机器学习领域，使用 GPU 来加速计算是非常常见的做法。而 NVIDIA 的 CUDA 平台提供了一套并行计算框架，使得在 GPU 上进行并行计算变得更加简单和高效。在 Docker 容器中安装 CUDA，可以让我们更方便地管理和部署深度学习框架和应用程序。
## 安装 CUDA Toolkit
要在 Docker 容器中安装 CUDA
原创
2024-06-01 05:14:02
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Docker数据卷Docker的镜像是由一系列的只读层组合而来的，当启动一个容器时，Docker加载镜像的所有只读层，并在最上层加入一个读写层。这个设计使得Docker可以提高镜像构建、存储和分发的效率，节省了时间和存储空间，然而也存在如下问题。 ❏ 容器中的文件在宿主机上存在形式复杂，不能在宿主机上很方便地对容器中的文件进行访问。 ❏ 多个容器之间的数据无法共享。 ❏ 当删除容器时，容器产生的数
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2023-07-18 15:01:22
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这里写自定义目录标题CUDA和cuDNN安装版本选择CUDA 11.2安装cuDNN8.1安装测试CUDA是否安装成功测试tensorflow是否开启了GPU加速 CUDA和cuDNN安装版本选择首先第一步是确定TensorFlow支持哪个版本的CUDA和cuDNN，通过以下链接查看：https://tensorflow.google.cn/install/source 第二步确定本机的显卡支持
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
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2024-06-19 09:08:42
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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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安装GPU驱动参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/46717446安装docker：参考：https://docs.docker.com/engine/install/安装nvidia-docker：参考：https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install
原创
2022-06-30 17:28:42
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安装及配置过程一、下载安装CUDA Toolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本2.官网下载并安装对应版本CUDA3.配置环境变量4.测试CUDA安装是否成功二、下载安装cuDNN1.官网下载对应版本cuDNN一、下载安装CUDA Toolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本1）查看系统版本uname -a 2）查看系统支持CUDA版本 图中标红处说明此系统支持CUDA最高版本为：
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2023-11-18 20:58:14
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# Docker 24使用宿主机GPU cuda
## 介绍
在机器学习和深度学习的应用中，GPU的性能是至关重要的。然而，传统上在使用Docker进行容器化时，无法直接访问宿主机的GPU资源，这导致了在容器中无法充分发挥GPU的优势。不过，自从Docker 19.03版本起，官方开始支持nvidia-docker2作为GPU的运行时，使得我们可以在Docker容器中访问宿主机的GPU资源。本
原创
2024-01-22 10:38:03
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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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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
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2024-03-27 06:41:51
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在Win10下安装CUDA8.0，并使用VS2013测试；机器配置：Windows 10VS 2013CUDA8.0CUDA 8.0：下载地址CUDA其他版本：下载地址1. 安装CUDA 8.0双击安装下载的.exe文件，然后选择解压路径，如下图，解压到哪里无所谓，安装成功会自动删除；解压完成后，得到如下图：精简：安装所有CUDA模块，并覆盖掉当前的NVIDIA驱动程序；(说实话，容易出问题)自定
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2024-10-11 13:36:51
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Windows7 64位CUDA10.1开发环境安装教程一、环境说明1、软件环境windows10 64位CUDA 10.1Visio Studio 20172、硬件环境（1）查看本机显卡（2）下载显卡驱动（3）下载CUDA开发工具下载CUDA 10.1二、安装配置1、安装显卡驱动和CUDA 10.12、测试环境出现以上信息配置成功3、编译测试文件（1）找到以下文件，并使用VS2017打
1下载三个安装包 cudatoolkit_4.2.9_linux_64_sles11.0-suseserver11sp1.run（这个要注意所使用的系统版本） gpucomputingsdk_4.2.9_linux.run devdriver_4.2_linux_64_295.41.run ...
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2012-05-21 23:05:00
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2评论
CUDA8.0安装下载好了后就可以直接安装了，CUDA的默认安装目录为：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\ 这里推荐使用默认的安装路径。如果没有VS环境的建议首先安装好vs环境，只需要选择安装C++环境即可。安装完之后CUDA_PATH_V5_0和CUDA_PATH这两个系统变量会自动为你添加上。环境变量配置： cuda8.0安装完成之后在
CUDA安装教程，以Windows10系统为例：CUDA.exe安装查看电脑的支持的CUDA版本，按照如下教程：首先找到这个图标，也就是nvidia控制面板，然后打开：然后点击左下角系统信息再点击“组件”，查看NVCUDA64.DLL的CUDA支持版本，在这我们支持CUDA 11.2版本。再到官网下载CUDA对应的版本。官网链接如下https://developer.nvidia.com/cuda
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2024-04-24 16:27:12
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