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
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
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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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
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
近期使用python+keras+unet网络训练了一个图像分割模型（.h5），因为最终需要在C++中使用，所以需要2步转换：模型转换（h5 —> pb）：需要的朋友可以参考一下之前写的文章。模型转换
编译tensorflow，生成C++库：本文重点说明的内容。说明：keras没有c++相关接口，所以不能直接在c++中调用由keras.save生成的h5模型，需要将其转换为pb模型，由ten
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
一、前提ubuntu系统：14.04 不要安装任何系统补丁和进行系统升级 ubantu14.04（这是比较稳定的版本，推荐使用） cuda7.5 GPU：GeForce 820M(只要是支持cuda的就好) 查看GPU是否支持cuda https://developer.nvidia.com/cuda-gpus二、推荐安装前最好先看一遍官方手册三、安装cuda前的准备工作1.检查自己的G
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2024-08-03 14:00:21
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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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如有驱动了，可以直接跳到cuda部分看安装cuda只需要看1，2，4，5即可，一般gcc已经安装了无需重复安装。本文安装cuda是直接安装到linux的环境中的，后来我发现似乎可以不更改linux的环境，而是只更改anaconda的虚拟环境，你可以试一试# 自己更改版本
conda install cudatoolkit=8.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.e
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2024-07-19 10:49:30
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说在前面 我解决这个错误花了一天多不到两天的时间 感谢各位大佬的帮助 我太菜了 在这期间 我经历了看了百度里面的几乎所有的博客 但是依然不好使...这个是和我遇到了同样问题的一个大佬，看了他这篇博客之后觉得他说的话就是我想说的....下面是建立
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，
服务器 C++/CUDA 程序配置使用的记录记录一下用服务器遇到的各种问题. 目录服务器 C++/CUDA 程序配置使用的记录问题: 找不到包含文件 问题: 找不到包含文件今天想用服务器学习 CUDA, 但一上来就遇到一个问题, 导入库文件的时候提示无法打开源文件, 找不到路径这个问题要从几个方面去思考.首先, 服务器上装没装 CUDA? 有没有这些文件?如果装了, 这些包含文件在哪?我找到路径了
Ubuntu20.04下CUDA、cuDNN的详细安装与配置过程，亲测试可用（图文）一、NVIDIA（英伟达）显卡驱动安装1.1. 关闭系统自带驱动nouveau2.2. NVIDIA驱动安装二、安装CUDA2.1. 下载与安装CUDA2.2. 配置CUDA的环境变量2.3. CUDA测试三、cuDNN的安装与检测3.1. cuDNN的安装3.2. cuDNN的检测四、CUDA的卸载 一、NVI
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.
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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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
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
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
