前言看到论坛有大牛分析了这个CVE-2016-3842的利用方法，我之前也对这个漏洞的堆喷做了一些笔记，这里分享一下。首先要先感谢一下某因幡和Retme两位大神，在研究这个漏洞期间遇到不少的问题，他们都一一给我解答了，这里对他们表示再次感谢。漏洞介绍这个漏洞是GPU中的一个UAF漏洞，是由于race condition 造成的。在GPU驱动中提供了一个ioctl命令IOCTL_KGSL_GPUME
转载
2024-08-13 15:04:46
53阅读
在搭建4060 CUDA开发环境时，首先需要确保所有的硬件和软件环境满足要求，以支持高效的GPU计算。经过一番折腾，这里整理出一些经验，分享关于如何成功搭建4060 CUDA开发环境的完整流程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和故障排查等步骤。
### 环境预检
在开始之前，我们需要对现有的硬件与软件环境进行全面检查，确保一切准备就绪。下面这张思维导图为我们梳理了需要检查的关
一.查看显卡和处理器可以按以下步骤进行查看显卡和处理器：1.点开我的电脑-计算机-管理 2.点开设备管理器就可以看到有处理器和显示处理器。 二.查看显卡驱动版本和cuda版本因为在安装pytorch之前需要先安装cuda，要根据pytorch版本去选择cuda版本，所以要先确定自己电脑能接受的最高cuda版本。1.可以通过在桌面右键选择NVIDIA控制面板-帮助-系
转载
2024-09-25 10:31:42
2864阅读
文章目录1、版本要和pytorch官网对应，CUDA11.8及其对应版本的cudnn2、CUDA Toolkit安装出现自动重启3、Python版本4、配置永久国内镜像源5、要在激活的虚拟环境里安装pytorch6、进入python后检查是否gpu配置成功7、在虚拟环境中启动jupyter notebook8、conda中install找不到的包9、jupyter notebook 500打不开
转载
2024-02-22 01:17:06
3809阅读
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
转载
2023-09-08 18:30:55
181阅读
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
转载
2024-03-16 08:45:54
188阅读
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
转载
2024-04-16 17:23:18
236阅读
CUDA的全称是Computer Unified Device Architecture（计算机统一设备架构）。CUDA不只是一种编程语言，它包括NVIDIA对于GPGPU的完整的解决方案：从支持通用计算并行架构的GPU，到实现计算所需要的硬件驱动程序、编程接口、程序库、编译器、调试器等。NVIDIA提供了一种较为简便的方式编写GPGPU代码：CUDA C。我们将一个cuda程序分为两部分：主机端
转载
2024-06-16 09:10:59
75阅读
CUDA C只是C语言的扩展，多了一些包，只要安装好CUDA工具箱（编译GPU代码的编译器）就可以在VS等IDE下就能编译和运行。下载GPU驱动程序 www.nvidia.com/cuda（可能你的机器已经装好）下载CUDA工具箱 http://developer.nvidia.com/object/gpucomputing.html还可以下载GPU Computing SDK代码集，也是一个很好
转载
2024-04-22 07:41:33
77阅读
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.
转载
2024-06-12 07:57:40
94阅读
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
转载
2024-06-16 17:43:41
77阅读
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
转载
2024-05-21 16:09:44
102阅读
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
转载
2024-07-22 12:41:25
2205阅读
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
转载
2024-07-19 15:17:14
169阅读
GPU 的硬件基本概念Nvidia的版本： 实际上在 nVidia 的 GPU 里，最基本的处理单元是所谓的 SP(Streaming Processor)，而一颗 nVidia 的 GPU 里，会有非常多的 SP 可以同时做计算;而数个 SP 会在附加一些其他单元，一起组成一个 SM(Streaming Multiprocessor)。几个 SM 则会在组成所谓的 TPC(Texture Pr
转载
2024-07-03 21:41:57
76阅读
nvcc是一个编译器驱动，简化了C或PTX的编译流程：它提供了简单熟悉的命令行选项，同时通过调用一系列实现了不同编译步骤的工具集来执行它们。本文简介了nvcc的命令选项。完整的描述可在nvcc用户手册中找到。 相关阅读： CUDA编程接口：如何用nvcc编译CUDA程序 CUDA编程模型：存储器层次和异构编程 CUDA编程模型：内核与线程层次概述 CUDA初探：从图形处理到通用并行计算
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
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
介绍&步骤利用Anaconda安装tensorflow-gpu 2.4.0 + cuda11.1 + cudnn 以及安装 pytorch 1.9.0 + cuda11.1安装Anaconda3参照我之前写的博客安装好Anaconda3之后测试Anaconda是否成功安装点击桌面的window–>Anaconda–>Powersshell Prompt进入conda --ver
