# CUDA 检测 GPU 数量的 Python 实现指南
在现代计算中，GPU（图形处理单元）已成为高性能计算的关键组件，特别是在深度学习、科学计算和数据分析等领域。对于希望利用 CUDA 加速计算的开发者来说，首先确定系统中的 GPU 数量是非常重要的一步。本文将指导您如何在 Python 中实现 CUDA 检测 GPU 数量，并提供详细的步骤和示例代码。
## 1. 流程概述
在开始之
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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下载部分与CPU版本相同。适用于基于图灵Turing架构的英伟达显卡，包括GTX16系和RTX20系列，本人用的是GTX1650。下文将Caffe安装目录标记为$caffe
Caffe-GPU安装软件需求Windows10CUDA10.2 + cudnn7.6.5VS2015步骤1.检查CUDA版本 win+R输入cmd，打开command控制台，输入nvcc -V或者nvcc --version
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2024-06-26 17:54:05
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注意条事项，避免踩坑：第一、windows系统安装CUDA ，CUDA本版必须是你的显卡支持的版本。比如我的RTX3060，cuda>=11.0。第二、专业的游戏笔记本 一般自动安装好了最新显卡驱动，一般不用更换。显卡驱动是笔记本电脑使用显卡的前提。针对独立显卡，如何确定是否成功安装显卡驱动了呢。直接打开命令提示符，cmd。然后输入nvidia-smi如果能够如上图打开，显示。说明你电脑的显
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2024-04-22 21:24:30
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深入浅出谈CUDA－CUDA详解(3)
7. 利用 CUDA 进行运算到目前为止，我们的程序并没有做什么有用的工作。所以，现在我们加入一个简单的动作，就是把一大堆数字，计算出它的平方和。首先，把程序最前面的 include 部份改成：#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <cuda_run
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2024-08-19 15:47:01
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本节主要讲述在模型训练时利用gpu对训练进行加速首先我们需要知道gpu不是我们想调用就可以直接调用的，我们需要安装一个cuda工具包以及其对应的cudnn（cuDNN 是用于配置深度学习使用），当我们安装好这两个时才能利用机器学习来进行训练，其次我们的gpu驱动要足够新，他会对版本更低的cuda工具包进行兼容，但更高的不行（不需要降级gpu驱动），最后便是最复杂的问题：版本对应，可以去官网，我使用
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2023-07-31 23:37:10
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目录1、安装NVIDIA显卡驱动2、安装CUDA（1）确定显卡支持的CUDA版本（2）根据自己显卡支持的CUDA版本，下载对应的CUDA版本（3）安装CUDA（4）配置环境变量（安装好CUDA后，系统一般会自动添加环境变量）（5）检验CUDA安装是否成功3、安装cuDNN（1）cuDNN是pytorch搭建深度学习模型的依赖，没有它，不能运行卷积等操作。（2）下载对应版本的cuDNN（3）下载的时
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2023-08-04 23:58:01
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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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踩坑两天，写个教程一：显卡驱动安装1.查看自己的电脑GPU型号：lspci |grep -i nvidia2.去英伟达官网下载对应型号的驱动（下载run后缀的，deb后缀的不完整）http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn3.ubuntu默认安装了第三方开源的驱动程序nouveau，安装nvidia显卡驱动首先需要禁用nouveau，不然会碰到
# Python中的GPU数量管理
随着深度学习和科学计算的迅速发展，GPU（图形处理单元）在数据处理和模型训练中发挥着越来越重要的作用。Python作为一种流行的编程语言，提供了多种库来有效管理和利用GPU资源。本文将介绍如何在Python中获取可用的GPU数量，并给出相关代码示例。
## 为什么使用GPU？
在处理大型数据集时，CPU的处理速度可能显得力不从心。GPU具有并行计算的能力，
原创
2024-08-28 06:53:37
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# 计算的未来：Python与GPU计算（CUDA）
随着数据科学和机器学习的迅速发展，传统的CPU计算在处理大量数据时显得力不从心。为了应对这一挑战，很多开发者转向使用GPU（图形处理单元）进行并行计算。本文将介绍如何使用Python通过CUDA进行GPU计算，并提供简单的代码示例来帮助理解。
## 什么是CUDA？
CUDA（Compute Unified Device Architec
# 实现Python CUDA获取GPU
## 整体流程
首先，我们需要安装CUDA工具包和相应的Python库，然后通过Python代码获取GPU信息。下面是整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装CUDA工具包和cuDNN |
| 2 | 安装PyTorch或TensorFlow |
| 3 | 编写Python代码获取GPU信息 |
##
原创
2024-04-16 04:08:21
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概念 CUDA —— 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 —— 包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎&n
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2023-07-23 21:44:21
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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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因为学习CUDA编程，需要搭建CUDA编程环境，需要用到TensorRT，所以连TensorRT一块安装了，安装之前最重要的一步就是确认自己的显卡是不是支持CUDA编程，支持cuda的显卡只有NVidia的显卡，NVidia的显卡有GTX Geforce, Quadra 和 Tesla三个大系列，根据自己的显卡型号去以下网站查询对应的CUDA版
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2024-05-16 11:24:26
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可参考博文。但原文有个瑕疵就是，cublas.lib错写成了cudlas.lib。 其次，我还是记下我的CUDA8.0的安装和测试过程，是为备忘。 步骤如下： 1.下载安装CUDA： 1.1 下载。请到 cuda官网，选择合适的版本。如果版本不合适，安装的时候会提示的，但还是下载最新的比较好；&
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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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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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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