ubuntu16.04系统下NVIDIA驱动、cuda和cuDNN的安装及版本匹配关系在学习深度学习的过程中，往往调用GPU来提高性能速度，那么NVIDIA驱动、cuda和cuDNN的安装必不可少。 本人刚开始在安装过程中由于没有考虑到版本匹配问题，结果安装失败，这里首先介绍一下部分NVIDIA驱动、cuda和cuDNN的版本匹配关系：NVIDIA驱动和cuda版本匹配关系：cuda和cuDNN的
背景： 最近在进行某项算法工程部署任务时用到了比较老的torch1.6版本，在更换版本后发现环境出现了各种冲突，首先时torch与cuda的版本冲突，在更换cuda版本后发现显卡（注意这里不是驱动，而是显卡本身）与cuda产生了冲突，因此想要整理一篇来理清显卡、显卡驱动、cuda、torch四者之间的关系
前两天花了一天多的时间安装tensorflow，我想大部分同学都是用来想做机器学习，深度学习的吧，以下是我整理的一些过程和心得。建议从头开始按一个博客来，不建议一会跟着这个博客操作，一会又跟着另一个操作，同时希望大家在学tensorflow前别被安装tensorflow折磨而失去了动力，于是就有了这篇博文。前提：已装好了Anaconda（没装过得同学可以去其他博客看一下，把他装好哦，记得配置环境变
CUDA：用于GPU编程的语言，跑TF的时候用了GPU，TF里面很多函数（或者依赖库）是CUDA语言编写的。不同TF版本需要不同的CUDA。cuDNN：NVIDIA为深度学习，矩阵运算写的一个加速库。CUDA版本必须和cuDNN版本匹配。cuDNN和TF版本匹配与否则无所谓（不过CUDA和TF版本必须匹配，所以cuDNN版本和TF版本是间接依赖关系）。TF：这个没什么好说的。个人经验，别用太新的，
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2024-10-28 07:03:38
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目录1.显卡2.显卡驱动3.cuda4.显卡、显卡驱动和cuda的关系5.cuda和cudnn的关系6.nvcc7.nvcc -V和nvidia-smi显示的CUDA版本不同8.conda安装的cuda toolkit和nvidia的cuda toolkit区别1.显卡显卡是用来处理图像、视频和 3D 图形等任务的计算机硬件2.显卡驱动显卡驱动是软件程序，操作系统和计算机应用程序与显卡进行通信，从
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2024-07-25 09:04:15
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1.CUDA对应的NVIDIA驱动版本对照表，参考一下表格2.显卡驱动安装，参考这里我这里选择安装的显卡驱动是NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run，安装是否成功，可以输入这个命令nvidia-smi，如果有显示GPU信息，那就是安装成功了。3.cuda安装装cuda首先需要降级：sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/t
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2024-07-22 12:41:25
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一. 电脑配置如下：写在前面，本机的电脑配置如下：System：windows 10 专业版 （64位）CPU：i5-9400FRAM：16G（2666MHz）显卡：GEFORCE GTX 1660 Ti （万图师 Ti OC）首先，在安装之前需要查看显卡所能支持的最高CUDA版本，打开【NVIDIA控制面板】，选择左下角的【系统信息】选项，并点击【组件】按钮进入到如下界面：从图中我们可看出，GT
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2024-09-05 07:06:34
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文章目录第一步：检测显卡的计算能力以及匹配的cuda版本第二步：检查显卡驱动版本以及可适配的cuda版本第三步：安装CUDA 10第四步：设置cuda的 路径变量第五步：运行CUDA example,验证安装是否正确第六步：下载并安装CuDNN 在系统 显卡安装完成以及 旧版本卸载后，初装cuda toolkit。 第一步：检测显卡的计算能力以及匹配的cuda版本可以从wiki或官网来查： 我
# CUDA版本与设置的GPU架构
随着深度学习和高性能计算的迅速发展，CUDA（Compute Unified Device Architecture）成为了GPU编程的标准工具。本文将探讨CUDA版本与GPU架构的设置，以及如何通过代码示例来展示这一过程。
## 什么是CUDA？
CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，使得开发者可以充分利用NVIDIA GPU的强大计算
1.dim3是基于unit3定义的矢量类型，相当于3个unsigned int型组成的结构体。2.通常，block的数量应该至少是处理核心的数量的几倍，才能有效的发挥GPU的处理能力。3.关于shared memory的分配，有两种方式。其一就是静态分配，此时在调用kernel程序时是没有指定大小的，而是在kernel程序中通过_shared_来分配，注意此时一定要指明分配大小。其二是
首先说明一下cuda和cuDNN的概念CUDA的官方文档（参考资料1）是这么介绍CUDA的：a general purpose parallel computing platform and programming model that leverages the parallel compute engine in NVIDIA GPUs to solve many complex comput
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2024-10-12 19:49:59
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网上教程很少，但是想用PCL GPU功能，于是决定自己踩坑，我有几个不同的环境组合：(1)win10+cuda10.0+gtx1060+vs2019+PCL1.11.1+cmake3.18.5（失败）(2)win10+cuda11.2+gtx1060+vs2019+PCL1.11.1+cmake3.18.5（成功）(3)win11+cuda11.2+rtx4060+vs2019+PCL1.11.1
目录一、Tesorflow2.1-GPU版本安装1.anaconda安装2.NVIDIA驱动安装3.CUDA安装4.cuDNN安装5.Tensorflow安装二、Pytorch安装1.配置清华源2.安装pytorch参考 一、Tesorflow2.1-GPU版本安装1.anaconda安装参考：参考
2.NVIDIA驱动安装打开Anaconda Prompt，输入命令nvidia-smi，查看自己
本节书摘来自华章计算机《CUDA C编程权威指南》一书中的第1章，第1.3节，作者 [美] 马克斯·格罗斯曼（Max Grossman），译 颜成钢 殷建 李亮，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。1.3 用GPU输出Hello World学习一个新编程语言的最好方法就是使用这种新语言来编写程序。在本节，你将开始编写在GPU上运行的第一个内核代码。像其他任何编程语言一样编写GPU
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2024-06-27 19:00:22
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一关系阐述：（1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。CUDA的本质是一个工具包（ToolKit）；但是二者虽然不一样的。显卡驱动的安装：当我们使用一台电脑的时候默认的已经安装了NVIDIA的显
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2024-05-21 18:14:23
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SM硬件架构基础不同架构的变化可以参考：Volta GV100 Streaming Multiprocessor (SM)GA100 Streaming Multiprocessor (SM)GA102 Streaming Multiprocessor (SM)上面展示了几个不同架构SM的区别，需要注意一些比较显著的异同点：每个SM分成了4个子块，注意哪些部分是这4个子块共享的，哪些是这4个子块独
1：2017年4月19号本来打算 在linux上面装个Keras+TensorFlow 学习一下 ，但是原来电脑的配置是ubuntu15.10+cuda7.5+cudnnV4+opencv3.1。在按照 http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/for_beginners/keras_linux/网站教程 安装过程中出现类似下图错误（提示找不到li
安装前准备TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本，请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU 版本，采用pip 安装方式，所以就以 GPU 安装为例，CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。在 这里 确认你的显卡支持 CUDA。确保你的 Pytho
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2024-04-18 22:16:27
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计算机基本硬件组成是指简单的多个CPU工作在同一个系统上，多个CPU之间的通讯是通过主板上的总线进行的多核 ：是指一个CPU
原创
精选
2024-05-08 16:25:33
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文章目录1.前置知识2.查看显卡驱动版本号3.查看显卡驱动版本号和CUDA版本对应关系4.查看经典的CUDA版本号5.安装CUDA5.1.下载CUDA安装包5.2.执行CUDA安装5.3.配置环境变量5.4.CUDA多版本管理 1.前置知识如果Ubuntu系统还没有安装显卡驱动，参考这篇文章：Ubuntu20.04LTS安装RTX-3060显卡驱动2.查看显卡驱动版本号当显卡驱动安装完成后，需要
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2024-04-16 16:03:47
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