1、nvidia与cuda需要满足关系：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html/2、cuda与cudnn需要满足关系：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 深度学习离不开GPU，不过一直以来对GPU和CPU的差别，CUDA以及cuDNN都不
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2024-05-19 07:59:31
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问题：对于使用GPU计算时，都想知道kernel函数运行所耗费的时间，使用CUDA内置的API可以方便准确的获得kernel运行时间。在CPU上，可以使用clock()函数和GetTickCount()函数计时。 clock_t start, end;
start = clock();
//执行步骤;
......
end = clock()
caffe在window下的安装具体的可以参考如下博客：【caffe-Windows】caffe+VS2013+Windows无GPU快速配置教程 我是安装微软的caffe库，其为caffe-master。这个使用有几个注意点：1、我的VS2013只能正确编译release下X64工程，其它模式下的编译出错，编译好的exe文件运行不了，提示缺少MSVCR120D.dll、MSVCP120
文章目录一、安装CUDA二、安装cuDNN三、安装Python四、安装Anaconda3五、配置其他环境 一、安装CUDA1. 打开英伟达控制面板。或在任务栏右下角，或自己找2. 点击帮助–>系统信息–>组件，查看自己的显卡支持什么型号的CUDA，这里是CUDA10.23. 在英伟达官网下载对应的CUDA版本 网址：https://developer.nvidia.com/cuda-
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2024-03-27 12:09:25
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1.1.Win10下CUDA的安装(此部分只是记录一下安装过程，和上面版本可能不对应)1.1.1.查看并升级Nvidia显卡驱动A：在win10系统里，点击右下角的向上箭头，看到缩略图，英伟达的logo下方有个“！”，提示驱动有更新，若已是最新版本，跳过以下2、3两步。B: 点击后跳转到NVIDIA官网，点击“自动驱动程序更新”下的下载按钮C: 下载完成并安装后重启计算机，打开桌面上新安装的GeF
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2024-06-06 13:30:26
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Pytorch 入门笔记1. Pytorch下载与安装2. Pytorch的使用教程2.1 Pytorch设计理念及其基本操作2.2 使用torch.nn搭建神经网络2.3 创建属于自己的Dataset和DataLoader2.3.1 编写Dataset类2.3.2 编写Transform类2.3.3 将Transform融合到Dataset中去2.3.4 编写DataLoader类2.4 使用
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2023-09-21 11:31:06
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从这部分开始 结合虫子的demo程序给大家分析下cuda的性能与可行性。一。先概述下实现流程。 CUDA在执行的时候是让host里面的一个一个的kernel按照线程网格（Grid）的概念在显卡硬件（GPU）上执行。每一个线程网格又可以包含多个线程块（block），每一个线程块中又可以包含多个线程（thread）。每一个kernel交给每一个Grid来完成。当要执行这些任务的时候，每一个Grid又
文章目录前言一、CUDA是什么？二、我的CUDA下载步骤1.查询版本2. 下载3.安装总结 前言现在时大二阶段，现在跟着学校里的张老师学习，听师哥师姐说这个老师嘎嘎负责，很荣幸能够跟着老师学习。现在在这里记录一下学习的记录，以此勉励。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、CUDA是什么？CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NV
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2024-10-01 14:02:13
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设备占用率(occupation)1、公式设备占有率是用来衡量核函数的配置分配是否是一个高效率的分配方式。 occupation=(active warps)/(max warps)2、max warpsmax warps是每个SM中最多的线程束数量，是一个常量。可以通过查询本机的GPU架构，可知每个SM里最大的可分配的线程数MAX_THREAD_PER_SM(我的机子为2048)，以及每个war
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2024-09-21 15:39:09
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说明踩了无数坑，在此血泪总结。1.先查看电脑显卡所支持的CUDA版本cuda版本是向下兼容的！！ （1）找到并且打开NVIDIA控制面板 点击鼠标右键就能找到，或者右下角，长这样 （2）查看确定CUDA版本注意！！！！！！！！！！ CUDA版本是可以向下兼容的，并不一定要一一对应，比如，我电脑上看到的是CUDA 11.0，那可以下载驱动可以是安装CUDA10，CUDA9等以下版本，而CUDA11以
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2023-09-05 22:54:31
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GPU 的硬体架构
这里我们会简单介绍，NVIDIA 目前支援CUDA 的GPU，其在执行CUDA 程式的部份（基本上就是其shader 单元）的架构。这里的资料是综合NVIDIA 所公布的资讯，以及NVIDIA 在各个研讨会、学校课程等所提供的资料，因此有可能会有不正确的地方。主要的资料来源包括NVIDIA 的CUDA Programming Guide 1.
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2024-06-12 07:57:40
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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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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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设备跟踪和管理正成为机器学习工程的中心焦点。这个任务的核心是在模型训练过程中跟踪和报告gpu的使用效率。有效的GPU监控可以帮助我们配置一些非常重要的超参数，例如批大小，还可以有效的识别训练中的瓶颈，比如CPU活动(通常是预处理图像)占用的时间很长，导致GPU需要等待下一批数据的交付，从而处于空闲状态。什么是利用率？过去的一个采样周期内GPU 内核执行时间的百分比，就称作GPU的利用率。如果这个值
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2024-03-21 22:47:24
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# PyTorch GPU是否可用的实现方法
本文将介绍如何判断PyTorch是否可以使用GPU进行加速。对于刚入行的开发者，了解如何使用GPU是非常重要的，因为GPU可以大大提高深度学习模型的训练速度。下面是整个实现过程的流程图和步骤表格。
## 实现流程
```mermaid
gantt
title 实现流程
section 获取设备信息
获取设备名称: don
原创
2023-12-06 17:03:53
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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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免费使用高性能的GPU和TPU—谷歌Colab使用教程1. Colab简介2. 使用准备2.1 科学上网2.2 Google Drive3. Colab 使用3.1 云硬盘挂载3.2 硬件选择3.3 环境配置3.4 运行程序 楼主前一阶段在做视频插帧算法应用，鉴于在自己的本子上跑代码是在太慢，又不好意思在跑路后还是用学院的服务器账号，所以翻来覆去学会了在谷歌使用免费的算力进行模型训练和使用。在开
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2024-06-04 21:37:35
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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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一 下载CUDA 和cuDNN 安装包NVIDIA 官网 CUDA各版本 cuDNN各版本(需要注册账号才能下载)注：CUDA和cuDNN对应版本如下cuda_10.2.89_441.22_win10.exe cudnn-10.2-windows10-x64-v7.6.5.32.zip1.首先下载CU
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2024-10-22 14:19:01
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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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