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
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2024-06-16 09:10:59
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l GPU硬件特性n 存储层次u Global memory：l 大小一般为几GBl chip-off的DRAM介质存储器l 访问速度慢（是shared memory的上百倍）l 对于是否对齐和连续访问敏感（由DRAM的性质决定）l 可以被所有的线程访问u Shared memo
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2024-08-22 08:41:51
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tensorflow安装GPU版本主要要点1.先通过该网站查看tensorflow和cuda和cudnn版本以及visual studio(MSVC)的对应关系。（可供参考）https://www.tensorflow.org/install/source_windows#gpu在英伟达控制面板，点击右下角的系统信息，可查看驱动的版本信息，点击上方的组件，可查看需要的cuda的版本（这里指的是你的
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2024-05-11 09:31:00
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摘要CPU与GPU之间有什么不同？为什么需要GPU编程，相比CPU编程，有什么优势？CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。所以
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2024-03-08 09:30:47
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首先说明一下cuda和cuDNN的概念CUDA的官方文档（参考资料1）是这么介绍CUDA的：a general purpose parallel computing platform and programming model that leverages the parallel compute engine in NVIDIA GPUs to solve many complex comput
从硬件来分析，CPU和GPU似乎很像，都有内存、cache、ALU、CU，都有着很多的核心，
原创
2023-06-07 15:45:10
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安装anaconda 和cuda+cudnn教程 安装anaconda 进入官网https://www.anaconda.com/products/individual1：点击Download2：选择python3.8的64bit的版本进行下载3：运行下载的文件4：点击“I Agree”5：选择all users6：选择你要装的路径（我这里就选D盘）7：这里注意一定
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2024-04-25 19:04:21
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它包含CUDA指令集架构以及GPU，GPU为并行的计算方式，其基于的计算架构CUDA进行并行计算。
原创
2023-06-08 17:48:24
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CPU (Central Processing Unit) 即中央处理器GPU (Graphics Processing Unit) 即图形处理器GPGPU全称General Purpose GPU，即通用计算图形处理器。其中第一个“GP”通用目的（Ge...
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2023-06-25 07:50:24
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一、linux服务器上非root用户下的尝试（成功）因为自己的机子太差了，所有从学校申请了一个服务器的账号，之前按照网上的教程，在自己的用户目录下裸装了python3.6。本来想继续裸装来着，但是尝试了很多方法，出了太多奇奇怪怪的问题，最终选择在anaconda环境下安装。首先安装cudaCUDA Toolkit 9.0 Downloads | NVIDIA Developer和cudnnLog
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2024-10-08 10:21:38
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CPU和GPU擅长和不擅长的方面 作者 赵军, 2008年6月19日 今天讨论的论题是CPU和GPU“擅长和不擅长”的各个方面，而不是谁取代谁的问题。我试着从它们执行运算的速度与效率的方面来探讨这个论题。CPU和GPU都是具有运算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令运算(执行)为重+ 数值运算，GPU更像“专才”——图形类数值计算为核心。在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力
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2024-04-20 23:03:37
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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
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2024-07-03 21:41:57
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探索CUDA编程：解锁GPU计算潜力 Learn-CUDA-ProgrammingLearn CUDA Programming, published by Packt项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/le/Learn-CUDA-Programming 在这个数字化的时代，高性能计算的需求日益增长，而CUDA（Compute Unified Device Arc
要说到设计的复杂程度，那还是CPU了！这个不用讨论，很简单的道理你看看显卡芯片的更新速度和CPU的更新速度就可见一斑了。还是简单说说他们的设计原理吧。CPU: 但是，现在我要问一句：“什么是CPU？”我相信大多数人并不知道什么是CPU。当然，你可以回答CPU是中央处理器，或者来一句英文： Central Processing Unit。是的，没错。
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2024-08-30 11:10:23
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作者：知乎用户 CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。 于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）：
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2024-01-04 09:27:53
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CUDA安装教程，以Windows10系统为例：CUDA.exe安装查看电脑的支持的CUDA版本，按照如下教程：首先找到这个图标，也就是nvidia控制面板，然后打开：然后点击左下角系统信息再点击“组件”，查看NVCUDA64.DLL的CUDA支持版本，在这我们支持CUDA 11.2版本。再到官网下载CUDA对应的版本。官网链接如下https://developer.nvidia.com/cuda
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2024-04-24 16:27:12
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一关系阐述：（1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。CUDA的本质是一个工具包（ToolKit）；但是二者虽然不一样的。显卡驱动的安装：当我们使用一台电脑的时候默认的已经安装了NVIDIA的显
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2024-05-21 18:14:23
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windows10 CUDA的安装心得第一步：检查显卡支持的cuda版本第二步：下载VS2019第三步：安装CUDA第四步：检查CUDA是否安装成功第五步：配置vs项目安装时看的网址 第一步：检查显卡支持的cuda版本win+R打开cmd，输入nvidia-smi，我的电脑支持的cuda版本是11.3第二步：下载VS2019先安装vs再安装cuda，这样安装cuda的时候会自动检测到vs的路径。
v 如有雷同，绝非巧合。本篇基本照抄，只是做了些许更改和标注。 1.NVIDIA显卡驱动安装 首先去官网上查看适合本机的GPU的驱动。 本人查询的过程和GPU适合的驱动如下图： 图中”Version:384.59”就是我们需要获得的信息，后面会用到。 执行如下语句，安装sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-g
GPU计算的目的即是计算加速。相比于CPU，其具有以下三个方面的优势：l 并行度高：GPU的Core数远远多于CPU（如G100 GPU有240个Cores），从而GPU的任务并发度也远高于CPU；l 内存带宽高：GPU的内存系统带宽几十倍高于CPU，如CPU （DDR-400）带宽是3.2GB/秒，而GPU内存系统带宽可达147.1GB/秒；l 运行速度快：G
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2024-03-25 17:30:25
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