python对CUDA扩展有不错的支持，CUDA通过大量线程的并行化可以大幅提高代码计算速度，一般python常用numba、pycuda套件来支持CUDA扩展。numba通过JIT编译器只需将numba装饰器应用到python函数中即可实现CUDA加速，而pycuda需要基于C/C++编写kernel，其移植性、直观性更佳，这里主要介绍pycuda的使用。1.向量加法示例使用了1个block，b
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2023-07-02 21:03:24
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1.安装配置python3.5环境去官网下载python3.5，直接安装记得安装路径，然后加入Path环境我的是默认安装的，所以加入Path环境路径为：C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35\S
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2024-04-26 06:49:39
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1. 安装环境系统环境：win10虚拟环境：anaconda3语言：pythontensorflow2.2.0 或者 pytorch1.5.12. 步骤如果电脑上什么环境都没有安装，需要遵循五步。 第一，安装anaconda3环境，提供python版本管理和包管理工具，能够创造一个单独的虚拟环境。 第二，更新GPU驱动，驱动可以通过自动更新也可以通过手动更新，但一般手动更新才能够更新到最新的版本中
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2023-10-17 12:11:09
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目录目录1、安装pycahrm 2、配置 cuda3、下载cuDNN1、安装pycahrm下载 ：PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrains2、配置 cudaCUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力，可大幅提升计算性能。CUDA（Comp
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2023-11-03 19:56:28
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# Python与CUDA的结合：CUDA Toolkit版本的选择与使用
在深度学习和高性能计算领域，GPU加速已然成为一种趋势。而NVIDIA的CUDA（Compute Unified Device Architecture）是实现GPU加速的重要平台。很多Python程序员借助CUDA来提升运算速度，尤其是在进行矩阵运算和深度学习模型训练时。本文将介绍如何在Python中使用CUDA，包括
原创
2024-10-10 03:48:39
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环境：Ubuntu 20.04 +pytorchGPU版本一、GPU1、查看CPU是否可用2、查看CPU个数3、查看GPU的容量和名称4、清空程序占用的GPU资源5、查看显卡信息6、清除多余进程二、GPU和CPU1、GPU传入CPU1.1 另一种情况2、CPU传入GPU3、注意数据位置对应三、Numpy和Tensor（pytorch）1、Tensor转成Numpy2、Numpy转成Tensor3
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2023-12-28 16:03:05
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由于训练超分辨率图像重建，需要在Pytorch的框架下进行模型训练，开始着手于Pytorch的安装。跌跌撞撞的尝试了好多种方法，以下总结以下最有效的菜鸟级别的Pytorch框架的搭建以及安装。1、CUDA的安装与测试1.1 cuda适配版本查询 CU
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2023-06-21 20:39:16
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python上的CUDA已经广泛应用在TensorFlow，PyTorch等库中，但当我们想用GPU计算资源实现其他的算法时，不得不自己调用CUDA的python接口完成编程，以下是我在python上，利用GPU完成高斯过程计算的经验。 【文首劝退】如果是想用CUDA完成较复杂的功能和算法，还是用C++实现吧。。。python的话我感觉很多已定义好的库无法正常调用，虽然numpy的很多属
Python学习工具安装第六期 — Windows下 Cuda的下载与安装预导知识这一期我们来介绍如何在Windows上安装CUDA，使得对图像数据处理的速度大大加快，在正式的下载与安装之前，首先一起学习一下预导知识，让大家知道为什么使用GPU可以加速对图像的处理和计算，以及自己的电脑是否可以使用GPU加速。写在前面：在深度学习中，我们常常要对图像数据进行处理和计算，而处理器CPU因为需要处理的事
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2023-10-18 22:21:14
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近期由于毕设需要使用Yolo，于是经过两天捣腾，加上看了CSDN上各位大佬的经验帖后，成功搭建好了GPU环境，并能成功使用。因而在此写下这次搭建的历程。万事开头难，搭建环境很费时间，如果一开始版本不对应，到后面就要改来改去，很麻烦。首先要注意以下事项：1. 你的显卡驱动版本。2. 你的显卡算力。3. Cuda和Cudnn版本对应问题。4. Torch和Python对应关系。我个人配置如下：Pyth
得益于过去数十年间计算能力的提升，深度学习，计算机视觉，生物医疗等众多领域都得到了飞速发展，但与此同时，各行业对计算能力的要求也越来越高，单一的串行计算已经难以满足计算需求，而并行计算无疑是当下提升计算能力的最佳方案。作为当前最主流的并行化程序编程方法之一，CUDA 能实现在 CPU 和 GPU 上的异构编程，有效地管理可用资源并提供最大化的执行速度增益。在当前火热的高性能计算、人工智能等领域，C
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2023-07-31 23:38:09
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目录 目录前言CUDA编程模型基础向量加法实例矩阵乘法实例小结参考资料 前言2006年，NVIDIA公司发布了CUDA，CUDA是建立在NVIDIA的CPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型，基于CUDA编程可以利用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。近年来，GPU最成功的一个应用就是深度学习领域，基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。目前，最新的CUDA版本
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2024-08-12 10:54:18
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系列文章目录win10下Opencv源码编译支持CUDA加速的Python环境，超级详细教程！win10下对编译完成后opencv_cuda进行移植 文章目录系列文章目录环境准备cmake编译注意事项vs2015编译测试结果对比 环境准备1 vs2015 2 anaconda+Python3.7.4+numpy 3 cuda和cudnn环境（cuda10.0+cudnn7.6.5） 4 cmake
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2023-09-05 11:04:31
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本文主要介绍Win10使用VS2019从源码编译OpenCV 4.4，并使用opencv_contrib支持CUDA 11.0 + Cudnn 8.0，以及对python3的支持。1 首先准备安装环境Microsoft Visual Studio 2019可以用社区版，免费的。CUDNN 8.0下载解压后，分别将cuda/include, cuda/lib, cuda/bin三个目录中的内容拷贝到
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2024-01-10 12:48:23
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目录1.什么是CUDA？2.适用设备:3.GPU的硬件结构4.CUDA的线程层次5.CUDA程序的编写6.CUDA线程索引7.实际编程7.1 向量相加7.2 图像亮度调整7.3 矩阵相乘7.4 卷积操作对图像进行模糊1.什么是CUDA？CUDACompute Unified Device ArchitectureCUDA C/C++基于C/C++的编程方法 支持异构编程的扩展方法 简单明了的API
很多时候，我们是基于python进行模型的设计和运行，可是基于python本身的速度问题，使得原生态python代码无法满足生产需求，不过我们可以借助其他编程语言来缓解python开发的性能瓶颈。这里简单介绍个例子，以此完成如何先基于cuda编写瓶颈函数，然后在将接口通过cpp进行封装，最后以库的形式被python调用。1 cpp+python首先，介绍下如何python调用cpp的代码。这里极力
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2023-10-16 21:40:23
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超详细的nvidia + cuda + cudnn + anaconda + python安装配置流程 一. 安装nvidia二. 安装cuda 10.2三. 安装cudnn四. 安装anaconda五. 设置python环境【参考】 亲试N遍，真的好用，超级简单！！！一. 安装nvidia具备条件：使用root权限进行操作修改root密码：sudo passwd
登录root账户： su ro
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2024-02-23 22:08:52
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准备：一块计算性能大于等于3.0的NVIDIA的显卡 （不知道自己的NVIDIA GPU的计算性能的可以在这里查到： https://developer.nvidia.com/cuda-gpus ）装有Linux系统的电脑 （本文以Ubuntu 16.04.2 LTS Gnome 64位系统为例展开，其他的也是大同小异）Python 3.6 (建议使用Python3版本，而不是2.7版，部分Lin
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2024-08-07 11:16:04
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一、首先要看看你的显卡是不是NVIDA的，是的话支不支持CUDA。只要支持，那你最好把驱动更新到最近一年内的版本。1、CUDA支持的GPUs | NVIDIA Developer 这个网站有点慢，耐心点 2、查看一下你的驱动版本号够不够，windows下一定要下载最低CUDA10.1的版本！之前下载CUDA10.0的卸载了吧。二、下载安装CUDA10.1和对应版本CuDNN安装之前要先卸载之前的版
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2024-05-06 17:54:21
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虽然高清实时的3D图像/视频要求日益不能满足市场需求，但是可编程的图像处理单元（GPU）已经演变成具有巨大计算能力和超高存储带宽的高度并行、多线程的多核处理器，如下图，CPU和GPU之间的浮点性能差异的原因是：GPU专门为密集型计算、高度并行计算设计（例如，图像渲染），因此此类设计需要更多的晶体三极管来进行数据处理而不是数据缓存和流程控制，其区别如下图所示，更具体地说，GPU更适合处理数据并行计算
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2024-07-21 08:55:45
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