CUDA笔记CUDA基础grid block thread划分32个线程为一个Warp，每个指令都是以最小一个Warp运行的一个Block最大1024个线程，即threadPerBlock=1024，也即是BlockSize=2014一个Grid多少个Block根据具体来定，比如10000个长度，那么blockPerGrid=(10000 + threadPerBlock - 1) / threa
最近需要对一些细胞图像进行分割，需要比较几个模型之间的优劣，于是找到了DDRNet。1.前言电脑环境配置：win11+NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop+CUDA11.7如果想用他的数据集cityscapes和他的预训练模型，可以根据上面的项目来源中的指示来做，预训练模型选择这个：cityscapes数据下载：2.数据集准备2.1自己数据准备 &
CUDA 3.0 编程接口
【IT168 文档】目前可用两种接口写CUDA程序：CUDA C和CUDA驱动API。一个应用典型的只能使用其中一种，但是遵守3.4节描述的限制时，可以同时使用两种。 CUDA C将CUDA编程模型作为C的最小扩展集展示出来。任何包含某些扩展的源文件必须使用nvcc 编译，nvcc的概要在3.1节。这些扩展允许程序员像定义C函数一样定义内核和在每次内
0.引子在深度学习框架GPU版本安装成功后，需要测试一下是否成功安装。GPU版本不像CPU版本的简单，CPU版本测试一般只需import一下测试是否能正确导入即可。GPU版本还需要测试CUDA或者GPU模块是否能正确调用起来。下面将介绍笔者常用框架的测试方法，包括TensorFlow，PyTorch，MXNet，PaddlePaddle。如果小伙伴有其他框架测试需求或者经验，欢迎在评论区指出。必要
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2024-04-15 13:23:05
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一、Nvidia显卡驱动
1.1 在可以进入图形界面的情况下
直接在“软件和更新”下搜索“附加驱动”，我建议选择“专用”的推荐显卡驱动。注意不要选最新版本。
1.2 在无法进入图形界面的情况下
（待整理）
1.3 成功安装的验证方法
运行Nvidia-smi命令，有类似回显（注意Nvidi
TeraChem是第一个公布于世的、完全基于GPU运算的从头算量化程序，2010年5月发布第一版。虽然很早就听说过此程序，但直到近日才终于有机会亲自把玩，此文将杂谈此程序的一些特征，并且实际测试一下此程序的性能，看看到底有没有官方吹得那么玄，是否值得为此投资。本文的测试是确保公平的，鉴于寡人知识水平不敢说在讨论上一定正确，但可以保证没有任何偏向。1 简介TeraChem是2011年刚评上美国科
首先，如果没有安装显卡驱动，请下载先安装独立显卡驱动，如果已经安装好显卡驱动，请直接忽视安装显卡驱动。1、显卡驱动安装安装完ubuntu16.04系统之后，直接更新系统并重启。在多显卡的笔记本中，可能需要在BIOS系统里选择”自由选择显卡“，这样系统才能识别nvidia的显卡，并进行驱动更新。我这里是运用ppa更新的最新驱动，使用起来能够得到挺好的体验，并能够实现双显卡的自由切换。 首先，通过快
当我们的电脑用久了，忘记具体配置性能是什么样时，可以适当测试一下电脑性能。下面是学习啦小编整理的测试电脑性能的方法，供您参考。测试电脑性能的方法一使用系统功能进行评测电脑的运行性能这种方法就是通过windows自带的评测功能进行测试。打开资源管理器，右键点击“属性”，进入到相应的窗口中来!如图所示：然后点击其中的“分级”项旁边的可点选项，如图所示：在弹出的相应的菜单中选择“测评”选项，小编这里之前
CUDA与Linux系统 目录 CUDA与Linux平台 1目录 21 CUDA安装 31.1 安装toolkit 31.2 安装显卡驱动 32
# 如何检查PyTorch是否能使用GPU
随着深度学习的快速发展，使用GPU（图形处理单元）加速训练和推理已经成为了标准做法。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了简便的接口来使用GPU。本篇文章将为您介绍如何检查您的PyTorch环境是否支持GPU，并提供相关的代码示例以进行演示。
## PyTorch与GPU
PyTorch支持CUDA（支持NVIDIA的GPU），这使得使用
原创
2024-08-10 04:00:19
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界面展示Glances 是一个用于监控系统的跨平台、基于文本模式的命令行工具。它是用 Python 编写的，使用 psutil 库从系统获取信息。你可以用它来监控 CPU、平均负载、内存、网络接口、磁盘 I/O，文件系统空间利用率、挂载的设备、所有活动进程以及消耗资源最多的进程。它的主要特性之一是可以在配置文件中设置阀值（careful小心、warning警告、critical致命），然后它会用不
NVIDIA nvprof / nvvpNSight系列Nsight Systems本地使用远程使用结果分析Nsight Compute本地使用远程使用结果分析 NVIDIA nvprof / nvvp由2008年起开始支持的性能分析器，交互性好，利于使用记录运行日志时使用命令nvprof可视化显示日志时使用命令nvvp，全称是NVIDIA Visual Profilernvprof/nvvp方
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2024-07-14 15:40:00
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网站的加载速度是决定网站等级的重要因素，值得站长特别关注。原因很简单，没有人愿意为了打开一个网页而等老半天，换句话说，如果你的网站打开
速度很慢，将流失大量的访客，甚至出现多米诺效应的不良影响。在埋头深入代码中试图提高网站速度之前，先要确定导致网站访问速度缓慢的真正原因是什么。本
文收集了非常有用的WEB服务和工具，可以帮助你诊断和分析你的网站，让你更加全面的了解自己的网站性能。&
文章目录准备工作CUDA安装cudnn安装 准备工作注：本机系统为 Ubuntu20.041. 安装显卡驱动 打开‘软件和更新，点击附加驱动安装显卡驱动。2. gcc安装 若系统为Ubuntu22.04，则需要安装。 在终端输入一下指令，查看有没有gcc。gcc --version3. gcc安装 本机ubuntu20.04 gcc自带版本为9.4.0 安装gcc-7，command：sudo
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2024-05-03 13:24:07
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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
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2024-04-16 17:23:18
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一、安装环境说明软件版本下载链接说明Ubuntu系统
16.04-64位
…
…
Python
anaconda 3.6
不使用系统自带的2.7版本
CUDA
cuda_8.0.61_375.26_linux.run
NVIDIA推出的使用GPU资源进行通用计算的SDK，CUDA的安装包里一般集成了显卡驱动
cuDNN
cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz
cuDNN(需要注册
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2024-05-02 21:40:12
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基于C#的AE二次开发之GP工具的使用心得Geoprocessor与Geoprocessing有什么区别？Geoprocessing是GIS三大视角之一，能够通过分析处理已存在的数据，在新的数据集中产生结果。可以简单地理解为ToolBoxs中的工具。Geoprocessor是ArcEngine9.2新增的一个基于NET Framework2.0的托管类，所有的Geoprocessing工具，包括扩
1、介绍RocksDB 项目最开始是在 Facebook 作为一个试验项目开发的高效的数据库软件，可以实现在服务器负载下快速存储（特别是闪存存储）的数据存储的全部潜力。它是一个 C++ 库，可以用于存储 KV，包括任意大小的字节流。它支持原子读写。 RocksDB 具有高度灵活的配置设置，可以调整为在各种生产环境（包括纯内存，闪存，硬盘或 HDFS）上运行。它支持各种压缩算法，并且有生产和调试环境
tf.distribute 中的新功能参数服务器策略在 TensorFlow 2.4 中，tf.distribute 模块引入了对使用 ParameterServerStrategy 和自定义训练循环进行模型异步训练的试验性支持。和 MultiWorkerMirroredStrategy 类似，ParameterServerStrategy 是一种多工作器（multi-worker）数据并行策略，
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2024-10-28 18:02:51
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从AI热潮中率先获益的英伟达，其GPU参数和性能频繁出现在不少AI芯片发布会的对比图中。这是在缺乏AI芯片衡量的标准时，新的AI芯片证明自己实力的不错方式。不过，声称性能超越英伟达GPU的创新AI芯片不少，但想要超越英伟达非常困难。因为，超越英伟达最核心的并不是更高的硬件参数和更低的价格，13年和160万这两个数字才是关键。 13年前就“注定”成为AI明星1993年成立不久后，英伟达就
