Multi-Process Service(MPS)原理： 一个GPU卡上同时只能执行一个context；因此多进程同时往一个GPU卡上提交任务时，同时只能有一个任务跑起来，没法多任务并行； MPS服务：多进程提交的任务先提交至MPS服务进程，该进程会把所有任务使用同一个context但不同的stream, 提交给该块GPU卡，使得可以多任务并行
今天是Numpy专题的第5篇文章，我们来继续学习Numpy当中一些常用的数学和统计函数。 基本统计方法 在日常的工作当中，我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况。比较常用的有均值、方差、标准差、百分位数等等。前面几个都比较好理解，简单介绍一下这个百分位数，它是指将元素从小到大排列之后，排在第x%位上的值。我们一般常用的是25%，50%和75%这三个值，通过这几个值，我们很容易对于整个特征的分
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2024-10-09 07:26:41
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前言很多时候配置深度学习的环境都会遇到这样一个问题，就是参考的不同的开源代码所用的环境不一定相同，特别是CUDA环境，一般会有CUDA9.0、CUDA10.0、CUDA10.1等版本。所对应的cuDNN也会不同。本文是在已安装CUDA10.0+cudnn7.6.4的基础上，加装CUDA9.0+cudnn7.3.1。一、gcc降级由于CUDA 9.0仅支持gcc6.0及以下版本，而Ubuntu 18
“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。”CUDA是什么？能吃吗？编者注：NVIDIA的GeFoce 8800GTX发布后，它的通用计算架构CUDA经过一年多的推广后，现在已经在有相当多的论文发表，在商业应用软件等方面也初步出现了视频编解码、金融、地质勘探、科学
有时候有的项目要求很苛刻，有的需要CUDA>9.0，有的又要CUDA>10.0…无可奈何只能安装多个CUDA 文章目录环境配置CUDA下载安装（已存在一个）cuDNN下载安装环境变量配置测试 环境配置CUDA9.2，cuDNN7.1.4想了解如何配置正确的环境，避免包版本的冲突，可以到这里了解一下conda下载各种包时如何避免版本不匹配问题CUDA下载安装（已存在一个）gpu版pyto
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2024-04-17 15:31:54
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一、CUDA简介 CUDA是并行计算的平台和类C编程模型，可以实现并行算法。电脑要配备NVIDIA GPU，就可以在许多设备上运行你的并行程序。 二、CUAD编程 CUDA编程允许程序执行在异构系统上，即CPU和GPU，并由PCL-Express总线区分开。 Host：CPU and itsmemory(host memory)
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2024-10-22 16:14:06
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前言OpenMMLabb不同订单库需求不同的cuda版本，一直没找到一个完全完整靠谱的教程，这是我参考几个博客完成测试的全过程记录，方便以后操作，无任何商业用途，如有侵权，请联系删除。注：Ubuntu22.04系统，已安装CUDA11.7版本，现在安装CUDA11.3版本 选择指定的CUDA版本，选择你的系统架构版本。【11.3-11.7】注意：芯片架构不懂的可以点击查看解释：Architetur
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2024-08-12 10:55:16
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Ubuntu16.04下安装多版本cuda和cudnn前言因为之前针对Pytorch，caffe，torch等，装了cuda8.0和对应cudnn5.1，但是最近在装MxNet的时候，发现官网上能下载到的MxNet版本仅支持cuda9.0和对应cudnn7.0.5，所以无奈不想卸载cuda8.0只能在电脑上安装多个版本的cuda和对应cudnn。安装cuda好了进入正题，首先安装cuda 
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2024-10-20 21:10:54
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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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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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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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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
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2024-07-22 12:41:25
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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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Memory Access Patterns（内存访问模式）大部分device一开始从global Memory获取数据，而且，大部分GPU应用表现会被带宽限制。因此最大化应用对global Memory带宽的使用时获取高性能的第一步。也就是说，global Memory的使用就没调节好，其它的优化方案也获取不到什么大效果,下面的内容会涉及到不少L1的知识，这部分了解下就好，L1在Maxwell之
在配置caffe和tensflow 时，往往需要的CUDA版本不一样，这就需要多个版本的CUDA共存，并且能够随意切换，免去了每次重新安装配置cuda的过程。cuda_8.0.61_375.26_linux.run 文件名说明：前面的cuda_8.0.61代表cuda的版本，后面的375.26代表的对应的NVIDIA驱动的版本1、安装CUDA第二次安装CUDA跟第一次稍微不
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2024-09-23 11:32:07
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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
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2023-10-21 09:50:16
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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
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2024-03-27 06:41:51
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零教程的基本概述在深度学习蓬勃发展的今天，模型变得越来越深，参数愈加庞大，虽然准确率不断增长，由于硬件受限，对实际场景部署的要求也越来越高，CUDA 编程成为了一门必备的武林绝学。如果你对模型的推理速度有较高要求，如果你有庞大的数据流等待推理，一起跟着教程了解这门技术。该教程目前暂定有以下章节，如有添加将会另行说明： 通过这些教程，可以说初入了 CUDA 编程的世界，基本学会
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2023-09-18 13:44:30
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cuda，cudnn，安装和tensorflow的gpu调配忙了两周终于安装完了cuda 和 cudnn ，并且成功调用tensorflow的GPU使用！！！1；首先 找自己电脑的适配cuda2；cuda，cudnn，tensorflow版本适配表3；决定适合自己的版本后，开始下载！4；cuda安装：5；安装cudnn6；添加环境变量7；检测环境变量是否添加成功8；在tensorflow中配置G
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2024-03-16 08:45:54
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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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