CUDA架构与应用杂谈CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器
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2023-08-09 16:56:23
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关于cuda和pytorch不兼容问题问题描述之前是按照网上教程安装的Cuda和pytorch，使用了一段时间之后，在一项任务中安装fastai时，出现了两者版本不兼容问题，无法运行。找不到指定的程序。 Error loading "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\torch\lib\torch_cuda_cpp.dll" or one of its dependen
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2023-09-19 23:09:56
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本文将会讲到四种典型的深度学习框架：Tensorflow-GPU keras pyTorch caffe 的配置和安装。我们的系统环境是Centos 7。一：先安装anaconda，因为anaconda较python来讲，其库更全，而且也便于支持其他语言。（1） 下载个anaconda。地址：https://www.continuum.io/downloads 或者 https://m
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2024-05-10 16:52:04
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如何访问tensorflow官方网站 tensorflow官方网站变为： 安装深度学习框架 0. ubuntu查看CUDA和cuDNN版本 CUDA: cuDNN: 1. keras | 版本 | Python 版本 | 编译器 | 编译工具 | cuDNN | CUDA | | | | | | |
原创
2021-12-29 17:32:56
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Solution$ sudo vim /etc/apt/sources.list.d/cuda-repo-8-0-local-ga2.list==>deb file:///var/cuda-repo-8-0-loc
原创
2022-09-08 23:57:35
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CUDA 8混合精度编程 Mixed-Precision Programming with CUDA 8 论文地址：https://devblogs.nvidia.com/mixed-precision-programming-cuda-8/ 更新，2019年3月25日：最新的Volta和Turin
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2020-06-18 19:57:00
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使用GPU和CUDA、cuDNN进行深度学习计算的浪潮已经持续了很多年，在此期间，显卡驱动和CUDA版本，以及cudnn深度学习工具包的版本已经更新了很多次。随着新的TensorFlow 2.0版和Pytorch1.3版的发布，我们用于深度学习的机器也需要将运行环境更新到最新版本了，尤其是还在使用CUDA 8.0的话。本文将介绍如何卸载旧版CUDA(如8.0版)并安装新版CUDA(10.0版)材料
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2024-04-07 20:07:36
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最近，由于学习需要，需要在Centos系统上配置CUDA环境，以下分享一下安装过程，也方便我再次查看，以此来做个记录（注：本人小白一个，只是照自己实际情况总结，不当之处还请大佬们谅解。）。一 安装前的准备1、查看自己的GPUlspci | grep -i nvidia执行即可，我的GPU如下： 2、查看CentOS版本uname -m && cat /etc/redhat
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2024-03-07 07:58:26
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先前准备教程的前3部分关于PyTorch的基础知识，包括 使用nn.Module，nn.Sequentual,torch.nn.parameter等类创建自定一的网络结构关于Numpy的基本知识在前面 3 部分中，我们已经构建了一个能为给定输入图像输出多个目标检测结果的模型。具体来说，我们的输出是一个形状为 B x 10647 x 85 的张量；其中 B 是指一批（batch）中图像的数量，106
前言：众所周知Bacula是开源软件的佼佼者，成为大中型企业备份数据的首选，支持完全备份、增量备份、差异备份和各种自定义备份计划，搭建Bacula环境成为服务器管理人员必备的基本功，今天我们就来用最便捷的方法部署Bacula服务器环境。环境：全新以最小化包安装32位CentOS6.3系统，数据库采用Mysql，以Httpd和PHP作为Web环境，当然主角是我们的Bacula，最后安装一款不错的Ba
CUDA 8的混合精度编程 Volta和Turing GPU包含 Tensor Cores，可加速某些类型的FP16矩阵数学运算。这样可以在流行的AI框架内更快，更轻松地进行混合精度计算。要使用Tensor Core，需要使用 CUDA 9 或更高版本。NVIDIA还 为TensorFlow，PyT
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2020-12-28 08:36:00
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1.首先在安装cuda与cudnn之前，系统需要成功安装Nvidia驱动，安装教程请参照以下教程：2.验证系统内部是否已经安装了cuda打开命令行，输入以下命令：nvcc -V若出现以下输出，则系统内部没有安装cuda。3.进行cuda安装包与cudnn的下载cuda的下载链接：cuda下载链接cudnn的下载链接：cudnn下载链接在下载这两个文件的时候，需要注意cudnn的版本需要与cuda的
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2024-06-12 14:18:53
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一、前言 最近想撸一下基于OpenCV的机器学习算法，突然间发现官方带的OpenCV是基于CPU版的，且支持CUDA的版本只能支撑Python 2.7。同时，尽管最新的OpenCV官方版宣称支持CUDA，但是我测试了下还是没有启用。因此想要一个能支持CUDA+Python 3.7的OpenCV。注意，如果你想要的是在Python中操作CUDA，则不应该使用高
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2023-10-17 20:08:49
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#include <math.h>#include <stdio.h>const double EPSILON = 1.0e-15;const double a = 1.23;const double b = 2.34;const double
原创
2023-01-13 00:57:42
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污点(Taint)和容忍(Toleration)是从Kubernetes 1.6开始提供的高级调度功能。 在Kubernetes的文档中Taints and Tolerations的介绍已经十分详细。 本文将从简单理解的角度看一下Taint和Toleration。污点(Taint)污点(Taint)的组成使用kubectl taint命令可以给某个Node节点设置污点，Node被设置上污点之后就和
博主vx: haitangyijiusu 。很高兴认识你！偶尔带huo，都是精挑细选信得过的产品，欢迎来支持，期待和您相遇！ k8s List-Watch k8s系统组件之间使用HTTP协议通信，使用HTTP协议实现这么复杂的系统功能，一定是有他的过人之处。 List-Watch,顾名思义
一个 GPU 包含多个 Streaming Multiprocessor ，而每个 Streaming Multiprocessor 又包含多个 core 。 Streaming Multiprocessors 支持并发执行多达几百的 thread 。 一个 thread block 只能调度到一个 Streaming Multiprocessor 上运行
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2024-05-23 13:31:48
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在支持CUDA的设备上运行什么？确定应用程序的哪些部分在设备上运行时应考虑以下问题：该设备非常适合可同时并行运行在多个数据元素上的计算。 这通常涉及大数据集（例如矩阵）的算术，其中可以同时在数千甚至数百万个元素上执行相同的操作。 这是CUDA良好性能的要求：软件必须使用大量（通常为数千或数万）并发线程。 并行运行大量线程的支持来自CUDA使用上述轻量级线程模型。为了获得最佳性能，设备上运行的相邻线
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2024-04-26 10:51:09
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引用出自Bookc的博客，链接在此http://bookc.github.io/2014/05/08/my-summery-the-book-cuda-by-example-an-introduction...
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2016-09-09 23:40:00
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【说明】：利用Ubuntu18.04镜像安装GPU版pytorch，包括anaconda、cuda等；也可利用本教程直接在ubuntu系统安装一、拉取Ubuntu18.04镜像1.确保电脑已经安装docker 已安装的可跳过docker安装网上有很多教程 最简单的方法：小鱼一键安装2.在docker hub上下载Ubuntu18.04镜像 （1）点击plain下载镜像（网址） （2）在下载镜像的文
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2023-09-20 19:36:38
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