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
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2024-05-14 10:51:47
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本文讲的是Nvidia携CUDA出击 欲用GPU推动云计算，【IT168 专稿】日前，中国高性能计算年会在长沙召开，展会公布了2009年最新的中国TOP 100，国防科技大学研制的天河一号超级计算机以1 PFlops（千万亿次）的计算速度夺得了中国超算排行榜的第一名。各家厂商就目前日渐火热的高性能计算市场做出表示，认为随着金融危机的发生，企业逐步认识到高性能计算在工程和研发领域具有高效率、低成本等
1.CUDA对应的NVIDIA驱动版本对照表，参考一下表格2.显卡驱动安装，参考这里我这里选择安装的显卡驱动是NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run，安装是否成功，可以输入这个命令nvidia-smi，如果有显示GPU信息，那就是安装成功了。3.cuda安装装cuda首先需要降级：sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/t
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2024-07-22 12:41:25
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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.
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2024-06-12 07:57:40
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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
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2024-05-16 11:24:26
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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
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2024-04-16 16:03:47
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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
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2024-03-16 08:45:54
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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
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2024-04-17 21:03:07
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CUDA架构之前的图形处理架构中，计算资源划分为顶点着色器和像素着色器。CUDA架构包含了一个统一的着色器流水线。同时，GPU不仅能任意地读写内存，还能访问软件管理的缓存。CPU与GPUCPU 和 GPU之间浮点运算能力之所以存在这样的差异，原因就在于CPU具有复杂的控制逻辑和大容量的缓存，适合进行控制转移，处理分支繁杂的任务，而GPU专为计算密集型、高度并行化的计算而设计。架构使用GPU运行的程
本文教你在Deepin V20系统上安装CUDA 10.2的详细方法。因为最近要在Deepin V20系统上搭建编程环境，需要CUDA，发现安装有问题，从网上找到了很多解决办法，但都只是绕开问题，并没有解决问题，所以把自己的方法在这里分享一下。前言对于已经熟悉CUDA安装的人，只需要看这句话：cuda库的默认安装路径有问题，需要手动指定：sudo ./cuda__linux.run --silen
文章目录一、安装CUDA二、安装cuDNN三、安装Python四、安装Anaconda3五、配置其他环境 一、安装CUDA1. 打开英伟达控制面板。或在任务栏右下角，或自己找2. 点击帮助–>系统信息–>组件，查看自己的显卡支持什么型号的CUDA，这里是CUDA10.23. 在英伟达官网下载对应的CUDA版本 网址：https://developer.nvidia.com/cuda-
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2024-03-27 12:09:25
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安装前准备CUDA的主要用途是深度学习，而目前主流的深度学习框架Tensorflow2最高支持CUDA 10.1，因此本文讲解在Ubuntu 20.04系统上安装CUDA 10.1的主要过程。首先要安装NVIDIA显卡驱动，这个可以直接在设置附加驱动里选择对应版本系统会自动安装也可选择手动安装，download Nvidia-driver然后查看你的NVIDIA显卡驱动是否支持cuda10.1版本
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2024-06-16 17:43:41
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CUDA和cuDNN为NVIDIA支持GPU运算以及深度神经网络计算加速的算法库。通常需要安装以支持利用GPU加速神经网络的训练和推理。在已经安装NVIDIA显卡驱动的情况下，可以通过nvidia-smi查看显卡信息和适合的CUDA版本。同时可以在如下的cuDNN版本下载网页查看cuDNN和适配CUDA的版本对应关系。选择适合的CUDA和cuDNN版本下载进行安装。个人这里根据显示信息选择CUDA
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2024-05-21 16:09:44
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win10配置Tensorflow-gpu（小白看了包会）前期工作CUDACUDNNTensorflow-GPU 前期工作在任务栏NVIDA右键点控制面板 上面菜单栏点帮助点系统信息 点击组件，在这里第三行，NVIDIA CUDA 10.0.132就是你支持的cuda版本，这里我支持cuda10版本，但是我装的是cuda9，如果装cuda10也是同理的。 查看你对应的tensorflow-gpu
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2024-03-25 19:52:46
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CUDA与C++ 混合使用的目的是GPU加速C++程序，适合并行计算较多的情况。以下为实现步骤：1、确定电脑有GPU,并安装对应版本的CUDA，配置CUDA如下：装好CUDA 5.5 sdk后，默认会自动添加好系统环境变量。如果有问题可能是环境变量不全，可参考网上的教程，再次配置。2、配置VS将bin/lib/Include仿照opencv等三方库的配置方法进行VS配置。关键：11、右键工程--&
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2024-03-30 19:55:51
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CUDA9.0是目前最新的Cuda版本，VS2017也是目前最新的Visual Studio版本，当前（2017/09）网上很少有CUDA9.0+VS2017的配置。 为什么非要用CUDA9.0呢？因为CUDA8.0是与VS2017不兼容的，就是说如果想用CUDA8.0，必须使用VS2015以下的VS版本。好消息是CUDA9.0开始兼容VS2017，以后CUDA9.0+VS2017将会成为一种趋
注意条事项，避免踩坑：第一、windows系统安装CUDA ，CUDA本版必须是你的显卡支持的版本。比如我的RTX3060，cuda>=11.0。第二、专业的游戏笔记本 一般自动安装好了最新显卡驱动，一般不用更换。显卡驱动是笔记本电脑使用显卡的前提。针对独立显卡，如何确定是否成功安装显卡驱动了呢。直接打开命令提示符，cmd。然后输入nvidia-smi如果能够如上图打开，显示。说明你电脑的显
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2024-04-22 21:24:30
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本节书摘来自华章计算机《CUDA C编程权威指南》一书中的第1章，第1.3节，作者 [美] 马克斯·格罗斯曼（Max Grossman），译 颜成钢 殷建 李亮，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。1.3 用GPU输出Hello World学习一个新编程语言的最好方法就是使用这种新语言来编写程序。在本节，你将开始编写在GPU上运行的第一个内核代码。像其他任何编程语言一样编写GPU
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2024-06-27 19:00:22
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CUDA是NVIDIA公司开发的并行运算平台，主要用于需要GPU加速的应用，目前很多做深度学习研究的人员使用caffe和cuda平台做模型训练和相关应用。而cuda的安装有时候是很容易出问题的，比如当有集成显卡和独立显卡并存的情况。而cuda的安装方式也有几情况，可以参考cuda的安装手册【安装手册】。 Ubuntu14.04目前来说是一个相对兼容性很好的平台，CUDA截至到目前已经发布到9.0
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
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2024-02-22 12:00:22
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