记录一下最近在CUDA编程上遇到的错误，觉得有必要写一写，这里也不是一点技术含量也没有的... CUDA上获取错误信息是通过函数cudaGetErrorString()实现的，具体怎么用自己去查手册吧...下面说的是返回错误的信息以及应该如何处理。我在这方面才刚开始，处理方法都是基于实际程序，未必是通用的。 1.
CUDA samples系列 0.4 cppOverload基础知识int与int2类型强制类型转换函数指针函数重载设定核函数属性ShareMemory源代码解析 基础知识这份代码介绍了核函数重载的方法，先介绍一些需要的基础知识。int与int2类型int是四个字节，32位； int2类型是2个int，可以分为2个int：int2 position；
position.x = 1;
positi
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2024-04-24 11:07:36
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目录零、环境一、安装合适版本的显卡驱动二、安装 Cuda 8.01.下载2.预备3.安装4.配置环境变量5.验证安装三、安装cuDNN v5.11.下载2.解压3.配置4.验证安装四、验证五、问题与解决问题原因解决方法零、环境Ubuntu 18.04 显卡 940MX
安装Cuda8.0+Cudnn5.1
由于Ubuntu 18.04自带的gcc版本为7.5.0,下文中使用了建立软链接的方式，
CUDA 9.0安装笔记最近实验室新购买两块K80的GPU。作为好奇的小猪，当然会自报奋勇去配置环境。在这篇博客中将会介绍在centos7下配置CUDA 9.0的步骤。1. 什么是CUDA？引用官方介绍CUDA® is a parallel computing platform and programming model invented by NVIDIA. It enables dramati
安装环境说明:NVDIA GeForce 930M、Intel(R) HD Graphics 520 显卡和cuda需要兼容匹配，我一开始下载的cuda6.5无法安装，所以又重新下了比较新的cuda8.0。 一、自行安装vs2012, 二、安装cuda8.0 https://developer.nvidia.com/
目录一、导入项目二、源码分析获取显卡基本信息两个计时函数三、stream概念的直观理解四、核函数的调用五、总结Key points： 从编译器Nsight导入samples； stream的直观理解； cpu与gpu计时函数； 核函数的定义与调用；一、导入项目这一步所有的samples都是一样的,打开安装的IDE: nsight,左上角"File">"New">"CudaC/
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2024-02-27 07:59:49
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cudart64_100.dll not found运行，出现cudart64_100.dll not found问题 打开C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin 发现，没有cudart64_100.dll，只有cudart64_101.dll 估计v10.1版本过新，所以安装v10. 具体步骤： 官方安装教程 CU
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2024-10-15 16:11:49
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1.关于CUDA安装出现的问题1.CUDA是我们进行SLAM学习所必定需要的工具，以下便是我在ubuntu系统下安装CUDA9.0时出现的问题以及解决办法2.由于本人，不会打开命令行界面（学着网上操作也打不开），所以我使用的是图形界面.但是使用图形界面的话安装CUDA自带的驱动可能会出现问题，所以我推荐的是，点在Ubuntui系统中的软件与更新中[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片
本节书摘来自华章计算机《CUDA C编程权威指南》一书中的第2章，第2.4节，作者 [美] 马克斯·格罗斯曼（Max Grossman），译 颜成钢 殷建 李亮，2.4 设备管理NVIDIA提供了几个查询和管理GPU设备的方法。学会如何查询GPU设备信息是很重要的，因为在运行时你可以使用它来帮助设置内核执行配置。在本节，你将通过以下两种方法学习查询和管理GPU设备：CUDA运行时API函数NVID
二、1、指令调度，对于多条指令怎样调度让他们运行更快。对于有冲突的两条指令，采用寄存器重命名技术。 2、指令重排 乱序执行，为了获取最大的吞吐率。 增大功耗 增加芯片面积。 3、缓存，容量越大速度越慢。把数据放在尽可能接近的位置。时间邻近性 空间邻近性。CPU芯片里，缓存就占了很大位置。 4、CPU内部的并行指令级并行、数据级并行(矢量)、线程
目录前言一、 VS2019配置CUDA v10.0二、解决模板无法生成的问题（1）思路（2）安装VS2017编译器（3）原因分析（4）问题解决三、奇偶排序算法实现及结果分析（1）串行部分（2）并行部分 前言初次尝试CUDA编程，在Windows上配置CUDA环境属实麻烦。而且Visual Studio 2019在我做实验时还不支持CUDA，只能自己一步步踩坑配置一个模板…一、 VS2019配置C
Ubuntu14.04+caffe+cuda 环境搭建以及MNIST数据集的训练与测试一、ubuntu14.04的安装：ubuntu的安装是一件十分简单的事情，这里给出一个参考教程：二、cuda的安装：1、首先下载nvidia cuda的仓库安装包(我的是ubuntu 14.04 64位，所以下载的是ubuntu14.04的安装包，如果你是３２位的可以参看具体的地址，具体的地址是https://d
算力紧张时间紧张，奈何我们团队自己的资源有限，截图感受感受下：然后想借用别人家的GPU资源，瞅瞅这配置： 于是乎开始了漫长的配置环境之路，早在今年3月时试过一次，但终究以失败告终（渣渣本渣，但当时也真的是尽力了，各种尝试没安装成功）后放弃，终于等到暑假，深深地感受到时间紧迫，故而再次尝试。OK，以上是背景，接下来进入正题。一、下载cuda10.1我用的链接是：wget https://devel
1.安装新版CUDA前先卸载旧版本CUDA,否则会有莫名其妙的错误到控制面板里去找卸载软件，除了图形/声卡驱动和PhysX之外，带有Nvdia和8.0字样的全都卸载即可2.CUDA安装选择自定义安装,只需选择CUDA下面的4项就够了（默认是全选的。。。）,全装可能有问题.安装完成后重启电脑2.1命令行测试打开命令行,输入nvcc --version出现版本信息即为成功2.2编译测试文件打开文件夹C
文章目录一、前言二、Taurus简介三、为什么推荐？四、环境准备1、安装 python3.x2、安装pip3.x3、安装Taurus3.1、常规安装3.2、Docker Image五、小结 一、前言相信大家对这个工具都很陌生，国内能搜索到的资料很少，那么为什么突然推荐想起来这个工具呢？第一，我觉得它很好用；第二，为后面介绍的服务端性能自动化框架铺成。二、Taurus简介Taurus是 Blaze
本系列是为了弥补教程和实际应用之间的空白，帮助大家理解 CUDA 编程并最终熟练使用 CUDA 编程。你不需要具备 OpenGL 或者 DirectX 的知识，也不需要有计算及图形学的背景。 目录1 CPU 和 GPU 的基础知识2 CUDA 编程的重要概念3 并行计算向量相加4 实践4.1 向量相加 CUDA 代码4.2 实践向量相加5 给大家的一点参考资料1 CPU 和 GPU 的基
CUDA安装失败原因一般CUDA安装失败都是由于其中Visual Studio(VS) Intergration无法安装导致的： 当然可以通过自定义的方式取消Visual Studio Intergration进行安装， 然后再重新用CUDA安装程序将Visual Studio Intergration单独装上去，不过这种方法成功概率不大。并且随之而来的问题就是在Visual Studio编译
随着近两年tensorflow越来越火，在一台新win10系统上装tensorflow并记录安装过程。华硕最近的 Geforce 940mx的机子。TensorFlow是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平
Windows安装CUDA及cuDNN前言1. 第一次安装CUDA2. 第N次安装CUDA一、 CUDA1. 查询CUDA版本2. 下载CUDA3. 安装CUDA4. 配置CUDA环境变量5. 检查CUDA是否安装成功二、 cuDNN1. cuDNN版本的查询及下载2. 安装cuDNN3. 配置cuDNN的环境变量4. 检查cuDNN是否安装成功三、查询CUDA及cuDNN的版本1. 查询CUD
文章目录Vs2017C++环境下安装cuda11.0官网下载cuda11.0Vs中cuda环境的配置项目环境配置测试 Vs2017C++环境下安装cuda11.0最近由于课程要求需要安装cuda进行gpu并行计算，在vs2017中配置cuda给我造成了不小的麻烦，在此记录我个人的配置方法,希望能给同样在配置的人提供一些参考。官网下载cuda11.0在官网下载cuda之后，第一次安装的小伙伴们建议
