文章目录前言一、CUDA是什么？二、我的CUDA下载步骤1.查询版本2. 下载3.安装总结 前言现在时大二阶段，现在跟着学校里的张老师学习，听师哥师姐说这个老师嘎嘎负责，很荣幸能够跟着老师学习。现在在这里记录一下学习的记录，以此勉励。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、CUDA是什么？CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NV
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-
设备占用率(occupation)1、公式设备占有率是用来衡量核函数的配置分配是否是一个高效率的分配方式。 occupation=(active warps)/(max warps)2、max warpsmax warps是每个SM中最多的线程束数量，是一个常量。可以通过查询本机的GPU架构，可知每个SM里最大的可分配的线程数MAX_THREAD_PER_SM(我的机子为2048)，以及每个war
在CUDA 程序中获取GPU 设备属性#include <memory>
#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h>
int main()
{
int device_Count = 0;
cudaGetDeviceCount(&device_Count); // 一个函数返回支持CUDA 的数量。
1、nvidia与cuda需要满足关系：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html/2、cuda与cudnn需要满足关系：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 深度学习离不开GPU，不过一直以来对GPU和CPU的差别，CUDA以及cuDNN都不
# 实现Python CUDA获取GPU
## 整体流程
首先，我们需要安装CUDA工具包和相应的Python库，然后通过Python代码获取GPU信息。下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装CUDA工具包和cuDNN |
| 2 | 安装PyTorch或TensorFlow |
| 3 | 编写Python代码获取GPU信息 |
##
用内嵌汇编调用中断INT 17H,读取打印机的状态字节加以分析,即可得到其当前状态.例：输入参数：如果有3个打印端口LPT1、LPT2、LPT3，那么输入参数LPTPort就是1、2、3。function TestPrinterStatus(LPTPort : word):byte;
var status : byte;
CheckLPT : word;
begin
status
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
信号与图像处理很多信号与图像处理算法的计算密度非常高，随着GPU通用计算的快速发展，越来越多的算法实现了在GPU上运行，获得令人满意的加速。在NVIDIA推出CUDA技术之前，尽管开发不方便，不少研究者利用图形API和各种Shader语言（HLSL、GLSL、Cg等）实现了一些图像分割、CT图像重建、快速傅立叶变换、图像以及音视频编解码等算法。AMD的Brook+尤其是CUDA技术的推出极大地方便
# 如何判断当前GPU是否可用
## 概述
在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们通常会使用GPU加速来提高训练速度。但有时候我们需要确定当前GPU是否可用，以便在程序中进行相应的处理。下面我将介绍给你如何实现这一功能。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[初始化] --> B[检测GPU是否可用]
B --> C[输出结果]
```
##
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
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
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
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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前言
记录服务器上深度学习项目环境的搭建。
一、查看显卡驱动信息
命令：nvidia-smi 效果： 注意关注箭头部分所对应的驱动版本和推荐的Cuda版本。
二、安装Cuda
第一步：选择Cuda版本
情况1.直接根据所对应的推荐Cuda版本进行选择
通常我们会选择对照着显卡驱动所推荐的Cuda版本号，在官网进行选择安装 相对
据TOMSHARDWARE报道，NVIDIA目前可能正在研发RTX 3050新显卡，据传将配备2304个CUDA核心，使用安培架构，TDP为90W，采用新的GA107核心，这说明NVIDIA已经在计划或者已经开始生产这款GPU。暂时不清楚这款显卡会在什么时候推出，也不知道它的价格。NVIDIA将会在2021年某个适当的时候，替换目前产品线中的入门级别产品GTX 1650系列显卡，这就是这款Ampe
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
文章目录前言1. 线程2. 代码实现总结学习资料 前言今天学习了CUDA编程中关于线程的知识，这里做下笔记并分享给大家。1. 线程CUDA并行执行具有分层结构。每次内核启动时可被切分成多个并行执行的块，每个块又可以进一步被切分成多个线程，这也就是我们常说的内核函数配置参数：块数以及每个块的线程数。并行执行的方式有多种，可以启动多个并行的块，每个块启动1个线程；也可以启动1个块，这个块启动多个线
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
Pytorch 入门笔记1. Pytorch下载与安装2. Pytorch的使用教程2.1 Pytorch设计理念及其基本操作2.2 使用torch.nn搭建神经网络2.3 创建属于自己的Dataset和DataLoader2.3.1 编写Dataset类2.3.2 编写Transform类2.3.3 将Transform融合到Dataset中去2.3.4 编写DataLoader类2.4 使用
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2023-09-21 11:31:06
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