在处理“Ollama CUDA_VISIBLE”问题时，相关开发者发现需要对 CUDA 环境变量进行一些调整。这可能导致一些兼容性问题和代码迁移的困扰。这篇文章将逐步引导你完成版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展的全过程。
## 版本对比
在不同版本间，Ollama 的特性有所差异。以下是版本演进史，以及各版本间主要的特性对比。
### 时间轴（版本演进史）
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一、cuda安装：开始安装：sudo sh cuda_10.2.456_396.37_linux.run cuda安装时，如果已经有nvidia驱动了，在安装cuda的时候不要选择驱动Driver。注意： 在安装第一个cuda版本的时候，可以选择默认符号链接：symbolic link…：选择yes. 在安装第二个或者后面cuda版本的时候，符号链接要选择no，因为符号链接是直接在/usr/loc
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0' (9条消息) 解决报错：‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘
原创
2023-06-20 09:16:49
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异常信息：CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version这个异常可能会出现在任何深度学习框架中，当遇到这个问题时，根据字面意思，我们可以推敲出来是 CUDA的驱动版本和CUDA的运行版本不一致造成的，并不是显卡驱动有问题，这个需要注意下，显卡是硬件，这个报的错误明显是软件问题。那么关于CUDA 驱动版本和运行版本的区别，您可
在处理深度学习任务时，尤其是使用如 llama 等大型模型时，`CUDA_VISIBLE_DEVICES` 的配置影响显著。通过合理配置这个环境变量，可以有效地管理 GPU 资源，提高模型的训练与推理效率。然而，在某些场景下，我们可能会遇到配置错误，从而导致性能下降或程序崩溃。本文将详细介绍如何解决“CUDA_VISIBLE_DEVICES llama”相关的问题。
### 问题背景
在某个深
安装环境：Win7 64位系统，Geforce GT 430显卡安装前提： Visual Studio 2010 Visual Assist X安装步骤：1，Nvidia显卡驱动，装275.33版，这是最新版本驱动，初次安装为了少出错，最好安装比较新版本的
本章内容：理解流和事件的本质理解网格级并发重叠内核执行和数据传输重叠CPU和GPU执行理解同步机制避免不必要的同步调整流的优先级注册设备回调函数通过NVIDIA可视化性能分析器显示应用程序执行的时间轴一般来说，在CUDA C编程中有两个级别的并发：内核级并发网格级并发到目前为止，你的关注点可能仅限于内核级的并发，在此级别的并发中，单一的任务或内核被GPU的多个线程并行执行。前面几章已经介绍了提升内
前言 本文将介绍 CUDA 编程的基本模式，所有 CUDA 程序都基于此模式编写，即使是调用库，库的底层也是这个模式实现的。模式描述 1. 定义需要在 device 端执行的核函数。( 函数声明前加 _golbal_ 关键字 ) 2. 在显存中为待运算的数据以及需要存放结果的变量开辟显存空间。( cudaMalloc 函数实现 ) 3. 将待运算的数据传输进显存。( cudaMemcpy，
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2024-04-23 16:19:54
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最近又捡起了CUDA，因为需要做一个任务，将某程序使用CUDA并行计算加快速度，希望能尽量达到实时性。CUDA的安装没有什么好讲，就是一路Next就可以。现在CUDA只有一个安装包，并且集成了Nsight，特别方便，不像CUDA 4，居然要安装3个包，烦死。安装过后就开始对具体工程进行配置。如果直接新建一个CUDA的工程，那么很方便，貌似可以直接编译运行，新建的cu文件也包含一个简单的向量加法。但
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2024-04-04 19:48:53
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开始接触CUDA，我安装好后完全不知道怎么运行demo，当然也没有见到详细的安装说明。下面说说我的经验。Platform:Win XP64IDE:VS20081 获取可访问以下网址：http://www.nvidia.com/object/cuda_get.html共需下载3个应用程序，分别是：1> CUDA Driver2>
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2024-05-14 08:34:26
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1. 命令行图形用户界面（GUI） VS 命令行界面（CLI） GUI: graphical user interface，简单的任务更容易完成 CLI: command line interface，完成复杂的任务成为可能为什么使用命令行在电影中一个“超级黑客”坐在电脑前，从不摸一下鼠标， 就能够在30秒内侵入到超安全的军事计算机中。 作为人类，本能的知道让计算机圆满完成工作的唯一途径，就是
GPU包含数百个数学计算单元，具有强大的处理运算能力，可以强大到计算速率高于输入数据的速率，即充分利用带宽，满负荷向GPU传输数据还不够它计算的。CUDA C除全局内存和共享内存外，还支持常量内存，常量内存用于保存在核函数执行期间不会发生变化的数据，使用常量内存在一些情况下，能有效减少内存带宽，降低GPU运算单元的空闲等待。使用常量内存提升性能使用常量内存可以提升运算性能的原因如下：对常量内存的单
本篇主要介绍两个GPU之间的数据传输。将测试以下3种情况：两个GPU之间的单向内存复制；两个GPU之间的双向内存复制；内核中对等设备内存的访问。实 现 点 对 点 访 问首先，必须对所有设备启用双向点对点访问，如以下代码所示：inline void enableP2P(int ngpus){
for(int i = 0; i < ngpus; i++){
cudaSet
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2024-06-17 04:56:30
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随着“互联网+戒毒”战略的实施，戒毒局移动警务通系统建设成为大势所趋。四川省戒毒管理局在全国司法系统中有较大影响力，其下属的资阳强制隔离戒毒所在2015年被司法部授予集体一等功，信息化水平一直走在全国司法系统前列。四川省戒毒管理局所辖的戒毒所大致可以分为两个区域，即隔离区和办公区。隔离区为被强制隔离人员工作、生活和活动的区域，办公区为工作人员进行办公与管理的区域。警务通具备模式切换功能，进入隔离区
CUDA 动态并行1.cuda执行模型 最近开始学习cuda，在研读完GPU硬件结构与CUDA编程接口后，对cuda的理解如下：cuda执行过程分为五个部分。1.分配主机内存与设备显存；2. 将数据从内存复制到显存；3.执行核函数；4.将数据从显存复制到内存；5.释放主机内存与设备显存。 图1 cuda执行流程
核函数kernel<<<grid,block>>
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2024-07-19 09:34:27
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银行管理系统c++一、课题背景及实现目标1. 目的与要求2. 问题描述及功能要求二、 实现思路以及代码1. Person2. 创建账号3. 保存数据并且排序4. 查看所有人的银行卡信息5. 销户（注销银行卡）6. 存款、取款、转账三、 完整代码如下 一、课题背景及实现目标随着计算机的飞速发展及应用领域的扩大,特别是计算机网络和电子商务的发展，极大的改变了商业银行传统的经营模式。能够为客户提供方便
电脑的普遍使用让我们的生活越来越离不开它，很多人每天都要花很多时间在电脑旁边，尤其是上班族，有时候中途休息离开时我们不想关掉电脑，一会回来又要使用了，但也不想别人查看操作电脑上的东西，这时候我们可以为电脑添加一个密码使它处于锁屏状态，具体怎么做小编来和大家说说:电脑锁屏怎么设置:电脑锁屏怎么设置步骤一 : 首先我们自然是需要为电脑创建一个密码。点击开始按钮，然后找到控制面板，点击进入控制面板操作界
在使用 `ollama docker` 提供 GPU 加速的情况下，很多开发者可能会遇到与环境变量 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 相关的问题。这些问题会导致无法正常使用 GPU，从而影响开发效率和性能。本文将通过系统化的方式，详细记录有关"ollama docker CUDA_VISIBLE_DEVICES"问题的诊断与解决过程。
### 问题背景
在深度学习和机器学习的领域，利
CUDA配置环境（一）：Windowns10+VS2017+CUDA11.3准备安装好VS2017和CUDA11.3，这两个软件的安装都很简单，网上也有很多的教程，对于对应的系统环境变量的配置，一般安装成功后，都会自动添加好，只需要按照网上的教程检查一下即可，下面我会给出我个人感觉不错的安装教程。VS2017安装http://c.biancheng.net/view/456.htmlCUDA自带例
前几天，Meta 发布了 LIMA 大模型，在LLaMA-65B的基础上，无需使用 RLHF，只用了 1000 个精心准备的样本数据进行微调，就达到了和 GPT-4 相媲美的程度。这激发了我探索 LLaMA 65B 大模型的兴趣。之前的一系列大模型相关文章都是在LLaMA 7B/13B模型参数上面进行微调，文本使用 LoRA 技术对 LLaMA 30B/65B 大模型进行微调。相关代码放置在Git
