CUDA 深入浅出谈 “CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型，它使用 C 语言为基础，可以直接以大多数人熟悉的 C 语言，写出在显示芯片上执行的程序，而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构。” &nb
经过多年的尝试，图形处理单元（GPU）开始受到主流服务器厂商的重视，戴尔和IBM是第一批在高性能计算机（HPC）上采用GPU的一线服务器厂商。GPU通常用在桌面PC上，主要作为电子游戏的高速图形加速器，但服务器厂商很快发现它除了在游戏渲染方面有出色的表现外，在数学计算方面也有先天性优势。 今年5月，IBM宣布计划为iDataPlex dx360 M3可横向扩展服务器提供一对Tesla M2050
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2024-07-31 15:29:44
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前言最近拿到了一台CPU服务器，准备来跑个大规模的优化问题。CPU服务器的配置是，3990x的U，传说中的线程撕裂者哈哈哈哈哈哈哈，拥有64核和128核心。咱就是说，可激动了。库库准备上来拿来跑个算法，看看我们建立的物理模型咋样。 我用的进化计算的平台是Platemo，这里安利一下Platemo，是安徽大学的田野老师主导的一个matlab编写的进化计算的平台，详情可见github链接https:/
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2024-07-24 13:38:52
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此问题源于：在一次运行github上项目（时序数据分类的对抗攻击）时出现的报错：ould not find 'cudart64_80.dll'本程序运行环境：python3.6.x，tensorflow1.4.0,Win11要完成的配置：Win11+CUDA8.0+CUDNN6.0其他：搭建好win11下的GPU版本的pytorch环境Windows11+cuda10.0+Pytorch安装(附文
分析其实一个模型所占用的显存主要包含两部分： 模型自身的参数， 优化器参数， 模型每层的输入输出。其实一个模型所占用的显存主要包含两部分： 模型自身的参数， 优化器参数， 模型每层的输入输出。1、模型自身参数 模型自身的参数指的就是各个网络层的 Weight 和Bias，这部分显存在模型加载完成之后就会被占用， 注意到的是，有些层是有参数的，如CNN， RNN； 而有些层是无参数的， 如激活层，
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2024-04-18 10:21:26
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CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个新的基础架构，这个架构可以使用GPU来解决商业、工业以及科学方面的复杂计算问题。它是一个完整的GPGPU解决方案，提供了硬件的直接访问接口，而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口来实现GPU的访问。在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源，从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更
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2024-08-05 22:26:39
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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
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2024-07-19 15:17:14
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这几天，世界人工智能大会成为了行业中当之无愧的流量焦点，而媒体与分析师对这届大会的关注点也各有不同。我们发现，世界人工智能大会来到第四届，大家关心的不再仅仅是基础算法创新以及酷炫的黑科技应用。AI相关的产业基础设施、规模化落地方案的关注度逐步增强。大家更多把AI视作一个产业结构，而非单单一种技术来加以讨论。说到AI的产业会基础设施，就不能不提到超算。无论对于科研、行业，甚至区域发展与国家战略来说，
以下记录均在Windows11系统1. 显卡、驱动、CUDA、CUDNN、Pytorch简介显卡：即GPU，大致分为两类：Nvidia GPU以及AMD GPU，目前市场上主流是Nvidia的GPU。深度学习本身需要大量计算，而GPU的并行计算能力，在过去几年里恰当地满足了深度学习的需求。但是AMD的GPU基本没有什么支持。驱动：没有显卡驱动，就不能识别GPU硬件，不能调用其计算资源。CUDA：是
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2024-06-05 11:32:53
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文章目录1. 为什么需要使用GPU2. GPU为什么性能高3. 如何运用GPU进行编程3.1 NVIDIA GPU Architecture3.2 Thread Hierarchy3.3 Execution Model3.4 kernel function4. An example: Matrix Multiplication 1. 为什么需要使用GPU为什么GPU（Graphics Proce
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2024-03-17 13:49:38
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贴一下autoware官方项目地址：https://github.com/CPFL/Autoware官方安装文档地址：https://github.com/CPFL/Autoware/wiki/Installation然后是自己翻译的官方文档地址：系统是刚刚安装的 Ubuntu 16.04 LTS官网说了在进行安装之前需要安装ROS、OpenCV、Qt以及其他的一些配置，但是没有讲具体过程，这里作
我们在使用Windows XP操作系统的时候，用着用着系统就变慢了，一看“任务管理器”才发现CPU占用达到100%。这是怎么回事情呢?遇到病毒了，硬件有问题，还是系统设置有问题，在本文中笔者将从硬件，软件和病毒三个方面来讲解系统资源占用率为什么会达到100%。
经常出现CPU占用100%的情况，主要问题可能发生在下面的某些方面: CPU占用率高的九种可能 1、防杀毒软件造成故障 由于新版的
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2024-11-01 13:21:40
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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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ububntu下cuda安装出现段错误以及nvcc无法找到最新安装的cuda解决方法前言一、背景二、cuda安装时出现段错误（核心已转储）解决办法。1.在终端使用查看栈限制2.cuda安装命令第二部错误：Installation failed. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.解决办法3、nvcc -Vcuda版本不对应解决方
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2024-09-27 10:20:41
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目录前言安装步骤1. 下载安装文件2. 禁用 nouveau 驱动3. 文本命令行模式运行 runfile 文件安装CUDA4. 设置环境变量常见问题及解决方案1. 循环登陆2. 黑屏/无法进入命令行：3. 内核版本不匹配： 前言CUDA安装文件直接包含有与之匹配的Nvidia显卡驱动，所以在这里我们直接用CUDA安装文件同时安装Nvidia显卡驱动和CUDA。若事先单独安装了Nvidia驱动，
又更新啦！这次工作用的电脑出现了点问题，连续两天出现磁盘占用100%的情况，工作中的上下文也被这突如其来的事情给打乱排查原因其实在前一天，使用top查看程序的时候，就已经发现了一个名为cupsd的进程占用CPU达到了90%多，但是但是看走眼了，以为写的是cups，觉得可能是指的空闲cpu，加之电脑的风扇并没有很大幅度的运作，让我觉得可能没什么大问题。直到昨天晚上，电脑突然弹出提示根目录只剩下1.1
主要参照以下两篇博文： 我先做个说明，我曾经在两种环境下搭建过，下面说一下软硬件配置。1）y480笔记本，GPU为GT650，软件环境为ubuntu16.04+cuda7.5+cudnn v4，后来因为编译caffe的时候报了一个包含“computer_64”的错，就把cuda换成8了，以（1）的配置安装为例2）thinkstation p510+gtx1080，因为Ubu
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2024-08-20 17:37:44
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目录CPU与GPU比较CPU+GPU工作流CUDA介绍CUDA、cuDNN和Pytorch三个框架的关系 CPU与GPU比较之前有听过一个比喻说，CPU里面的核心像是一个博士生，能完成高级运算，算得也快，但是所有事都得极少的几个人来完成；GPU像是有几千甚至上万的小朋友在里面，虽然每个小朋友能力不强，但是他们也只需要完成加减法计算就可以了。抽象出来就是一个是串行计算，一个是并行计算，都有各自的应
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2024-08-22 19:04:42
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自然语言处理（Natural Language Understanding, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让机器理解人类语言，以实现人机交流的目的。人类语言（文本）相较于图片、视频等信息，属于非结构数据，但是它包含的信息量巨大。使用NLP技术可以充分分析、利用这些文本信息，搭建起机器语言和人类语言之间沟通的桥梁。由于文本信息有强烈的时序关系，在基于深度学习的NLP算法早期，基于LST
想想学习CUDA的时间也应该有十来天了，也该是做一个小总结了，说说我理解的CUDA，它到底是什么东西？ 其实说到CUDA，还真的没几个人知道，说实话，我也听说不久，主要因为它2007年才刚发布，也是这几年才刚兴起，国内那就更慢了。 CUDA它中文的名字是统一计算设备架构，CUDA是一种将GPU作为数据并行计算设备
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2024-05-25 11:00:35
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