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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# 在 PyTorch 中成功调用 GPU 但 CUDA 显示不占用的原因及解决方案
作为一名初学者，你可能会面临在 PyTorch 中调用 GPU 的情况，但是你会发现即使成功调用了 GPU，CUDA 的占用率仍然显示为 0。这种情况虽然不常见，但它确实能让人感到困惑。本文将教授你如何解决这个问题。我们将通过水图表的方式展示整个流程，并对每一步进行详细解释。
## 1. 整体流程
以下是解
原创
2024-09-22 06:09:13
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这两天看到Vasily Volkov牛人的ppt，对如何更有效的使用GPU做通用计算提出了增加线程级并行以外的另一种方法---增加指令级并行，受益匪浅。刚好也没找到中文版本，就翻译过来与大家交流下，有错误请各位牛人指正，所有的实验结果和图片均出自原ppt。请参考《Better Performance at Lower Occupancy》后面两个案例有时间会放上来...
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2024-06-17 16:57:12
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前文书说到，类似tensorflow和pytorch这种框架有一个很大的优点就是提供了对GPU的支持， 那么，如果我们的电脑上正好有一块十分强劲的显卡 就请跟着下面的教程配置本地的CUDA, cuDNN环境 这样就可以让我们使用GPU版本的tensorflow和pytorch啦！ 十分钟配置本地CUDA, cuDNN1. CUDA1.1 卸载1.2 安装2 NVIDIA驱动程序2.1 设置独立显卡
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2024-03-23 11:18:32
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本期目录1. 张量运算2. 把张量移到GPU运算3. 张量索引和切片4. 张量的拼接5. 张量的转置6. 张量的点乘和叉乘7. 自动赋值运算 1. 张量运算PyTorch中的张量运算函数超过100种，包括转置、索引、切片、数学运算、线性代数、随机采样。更详细的张量运算请查看官方文档：torch — PyTorch 1.12 documentation以上所有运算都可以在GPU上运行，比C
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2023-10-10 14:18:24
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一、硬件与环境显卡：GTX 1080 系统：Ubuntu 14.04 CUDA：cuda_8.0.44_linux.run cuDNN：cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz注意：GTX1080显卡必须用CUDA 8.0版本。CUDA从此处下载。切记，千万不要下载 deb 包，否则后方无数坑在等着你。 CUDA下载界面
GTX1080显卡必须用cuDNN-
# Java监听某个端口但不占用的实现方法
在Java开发中，有时我们需要监听某个端口，但又不想占用这个端口。这通常用于一些应用场景，比如在开发中想监控端口的流量或进行调试。本文将带领你了解如何在Java中实现这一功能，流程将被分为几个步骤，并配有实例代码。
## 流程概述
请参考以下流程表，了解实现的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-23 05:09:22
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文章目录Cuda安装GPU驱动安装Cudnn安装解压复制验证PyTorch安装多用户共用同一个conda环境各自独立 英伟达3090的配置过程与以往Cuda没有什么太大的区别，核心请注意目前仅Cuda11支持3090的卡。 细节请参见Ubuntu 18.04 配置cudaCuda安装请先按照前述文章所述禁用nouveau与卸载GPU驱动。 随后前往https://developer.nvidia
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2024-05-06 14:08:34
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Google去年11月正式发布了Android 4.4，代号为KitKat（奇巧，雀巢的一款巧克力品牌），
该系统带来了诸多新的特性
。
但需要注意的是，该系统可能会让你之前一直正常使用的SD卡变为无用的“摆设”，因为
根据新版本的API改进，应用程序将不能再往SD卡中写入文件。
来看Android开发者网站的
“外部存储技术信息”文档
中的描述：&nbs
把游戏角色的 体力、血值、内力、经验通过进度条组件动态读取显示出来，并且通过api函数SendMessage来实现进度条颜色的变化，这里我们设置了血，体力，内力，经验的不同颜色，会根据游戏时时变化百分比例，调用大漠的OCR先把数值读出来，然后换算成进度调的百分比。
第18课511遇见易语言大漠内力体力判断时时显示 易语言源码：.版本 2
.子程序 体力变化
.局部变量 str,
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2024-10-08 18:15:41
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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
在运行 Ollama 时，出现 "为什么 GPU 上运用 Ollama 不占用 GPU" 的情况，这可能是由于多种技术层面的兼容性问题、配置设置或其他系统资源的限制。接下来我们将讨论如何识别并解决这些问题，以确保 GPU 的资源被有效利用。在这篇博文中，我们将依次进行环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化及生态扩展的探讨。
### 环境准备
在进行任何操作之前，确保您的环境与技术栈的
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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stable diffusion运行时不占用GPU的问题在近期引起了广泛关注，尤其在2023年中，随着人工智能技术的快速发展，越来越多的开发者正在寻求更高效的模型推理和训练方式。我们在使用稳定扩散算法（Stable Diffusion）时，有时会遇到不占用GPU资源的问题，这不仅影响模型的性能，也延缓了开发进程。为了更好地解决这一问题，我们将详细探讨其背景、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析及
想想学习CUDA的时间也应该有十来天了，也该是做一个小总结了，说说我理解的CUDA，它到底是什么东西？ 其实说到CUDA，还真的没几个人知道，说实话，我也听说不久，主要因为它2007年才刚发布，也是这几年才刚兴起，国内那就更慢了。 CUDA它中文的名字是统一计算设备架构，CUDA是一种将GPU作为数据并行计算设备
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2024-05-25 11:00:35
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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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这两天看到Vasily Volkov牛人的ppt，对如何更有效的使用GPU做通用计算提出了增加线程级并行以外的另一种方法---增加指令级并行，受益匪浅。刚好也没找到中文版本，就翻译过来与大家交流下，有错误请各位牛人指正，所有的实验结果和图片均出自原ppt。请参考《Better Performance at Lower Occupancy》后面两个案例有时间会放上来...
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OpenCL和CUDA虽然不是同一个平级的东西,但是也可以横向比较!
对OpenCL和CUDA的异同做比较:
• 指针遍历
OpenCL不支持CUDA那样的指针遍历方式, 你只能用下标方式间接实现指针遍历. 例子代码如下:
// CUDAstruct Node { Node* next; }
n = n->next;// OpenCL
struct Node { unsig
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2024-05-23 15:39:09
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