CUDA是一个并行计算框架.用于计算加速.是nvidia家的产品.广泛地应用于现在的深度学习加速.一句话描述就是:cuda帮助我们把运算从cpu放到gpu上做,gpu多线程同时处理运算,达到加速效果.从一个简单例子说起:#include
#include
// function to add the elements of two arrays
void add(int n, float *x
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2023-09-26 11:03:57
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Python支持 NVIDIA CUDA: GPU加速！2013年03月20日 12:40作者：厂商投稿编辑：张涵分享泡泡网显卡频道3月20日 日前，NVIDIA 今天宣布，日益壮大的 Python 开源语言程序员队伍现在可以通过利用 NVIDIA CUDA 并行编程模型，在其高性能计算 (HPC) 与大数据分析应用程序中充分利用 GPU 加速。Python 易学易用，用户超过 300 万人，是世
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2023-10-29 19:26:25
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背景笔者的笔记本显卡是1050。原料 Win10上搭建TensorFlow的开发环境需要至少需要安装3个软件，分别为：1.python，2.CUDA和CuDNN，3.TensorFlow（GPU版）。安装前一定要确认好每个软件的版本是否相互支持。
1. Python 相比于作为一个过渡版本的Python 2.6，笔者选择的是Python 3.6。在安装时，选择了Anaco
因为学习CUDA编程，需要搭建CUDA编程环境，需要用到TensorRT，所以连TensorRT一块安装了，安装之前最重要的一步就是确认自己的显卡是不是支持CUDA编程，支持cuda的显卡只有NVidia的显卡，NVidia的显卡有GTX Geforce, Quadra 和 Tesla三个大系列，根据自己的显卡型号去以下网站查询对应的CUDA版
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2024-05-16 11:24:26
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踩过了好多坑之后我只能说网上的大部分教程都太老了，不适合RTX30系显卡，其实正确的方法比那些老方法简单的多，重要的是你显卡是新的，软件版本也一定要新 一、安装CUDA与cuDNN首先确保你已经安装了新版的nvidia图形驱动程序。其次你得有C/C++编译环境，没有的话装一个Visual Studio或MinGW。安装CUDA Toolkit 11.3
下载CUDNN 11.3，将解压后
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2023-07-06 11:56:10
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在windows下安装cuda 硬件环境：cuda支持目前NV的市面上的绝大多数显卡，包括Tesla、Quadro、GeForce，只有少数早期的旧型号显卡不支持cuda。详见http://www.nvidia.cn/object/cuda_learn_products_cn.html 软件环境：cuda可以在W
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2024-04-17 21:03:07
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目录安装 cuda11 （坑）卸载cuda_V11安装cuda_V10安装cuDnn cuda历史版本下载地址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cudnn 历史版本下载地址 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive&nbs
**NVIDIA支持CUDA的显卡选型简述** 目录NVIDIA支持CUDA的显卡选型简述一、概述1、为什么选这三款二、对比1、训练--trainingCPU与GPU的区别计算精度显存和显存带宽价格2、训练环境的选择3、推理--inference吞吐量和时延稳定性4、生产环境的选择三、说明1、自我说明2、名词说明CPU,GPU,TPU,NPU都是什么？3、nVidia显卡架构4、个人愚见 一、概述
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2023-09-12 11:08:42
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一、安装nvidia驱动（一）离线安装编译环境gcc、make、build-essential*查看当前系统的gcc/g++版本 gcc --version
g++ --version 如果都在7.0以上，则不用一下gcc、make、build-essential的安装步骤 sudo apt-get install gcc-7.58 g++-7.5 1.2 更换下载源 更换 国外/国内官方
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2024-08-08 17:16:54
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-安装CUDA9.2在安装CUDA9.2时，提示显卡驱动不兼容该显卡，可以继续安装，但是可能无法使用CUDA。 这种情况可能是由于显卡新于该工具包，在这种情况下，建议保留现有驱动并安装CUDA工具包的剩余部分。 在Nvidia官网查看CUDA支持的硬件的时候，发现确实没有提及带有MAXQ设计的显卡，不过在翻论坛时找到一个回复说其实MAXQ显卡也可以使用CUDA，而且我在查看我的1070MQ显卡
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2024-06-03 14:53:46
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GPU 的硬体架构
这里我们会简单介绍，NVIDIA 目前支援CUDA 的GPU，其在执行CUDA 程式的部份（基本上就是其shader 单元）的架构。这里的资料是综合NVIDIA 所公布的资讯，以及NVIDIA 在各个研讨会、学校课程等所提供的资料，因此有可能会有不正确的地方。主要的资料来源包括NVIDIA 的CUDA Programming Guide 1.
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2024-06-12 07:57:40
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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
使用CUDA和OpenCV将图像进行分块处理1、概述2、实现步骤2.1 使用OpenCV输入一张8000*1000的单通道图像2.2 为CUDA数组分配内存2.3 分配线程和线程，执行核函数2.4 结果输出与程序结束3、核函数的具体实现过程3.1 定义共享内存3.2 计算每个线程对应在图像中的索引3.3 保存图像块的每个像素值3.4 使用归约算法计算最终结果3.5 另一种线程模式4、完整工程代码
CUDA 并行计算平台可以使用 C++、Fortran 和 Python 进行编程，但该公司正在寻找其他人来运行其 GPU。译自NVIDIA Wants More Programming Languages to Support CUDA，作者 Agam Shah。NVIDIA 正在寻求扩展对更多编程语言的支持，因为它试图吸引更多开发者为其 GPU 编写应用程序。该公司的CUDA 编程框架目前支持
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2024-03-29 02:24:17
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CUDA代码中的函数CUDA程序文件后缀为.cu。一个.cu文件内既包含CPU程序（称为主机程序），也包含GPU程序（称为设备程序）。凡是挂有“__global__”或者“__device__”前缀的函数，都是在GPU上运行的设备程序，不同的是__global__设备程序可被主机程序调用，而__device__设备程序则只能被设备程序调用。没有挂任何前缀的函数，都是主机程序。主机程序显示声明可以用
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2023-07-11 23:59:35
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CUDA 的技术体系可划分为软件模型和硬件模型两部份，充分理解这两部分的体系结构和相互关系，是掌握 CUDA 技术的关键。一、CUDA 的软件模型1. 两层结构的线程管理毫无疑问， CUDA 软件模型是一个海量线程（Thread）管理工具。CUDA 中的线程按照两个层次分组：Block：一个 Block 最多管理 512 个Thread。Thread 对应的函数称为 Kernel 函数，本质上，C
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2024-07-15 02:38:19
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CUDA架构之前的图形处理架构中，计算资源划分为顶点着色器和像素着色器。CUDA架构包含了一个统一的着色器流水线。同时，GPU不仅能任意地读写内存，还能访问软件管理的缓存。CPU与GPUCPU 和 GPU之间浮点运算能力之所以存在这样的差异，原因就在于CPU具有复杂的控制逻辑和大容量的缓存，适合进行控制转移，处理分支繁杂的任务，而GPU专为计算密集型、高度并行化的计算而设计。架构使用GPU运行的程
Tensorflow：
TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，主要是深度神经网络模型。
也是一时兴起开始学习这玩意，走到哪，博客写到哪里，全当记录。
主要参考资料一方面是0.8.0版极客学院翻译版资料，另一方面是油管上周莫烦的视频资料（附上地址：https://www.youtube.com/user/MorvanZhou/
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2024-10-23 22:23:24
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本文教你在Deepin V20系统上安装CUDA 10.2的详细方法。因为最近要在Deepin V20系统上搭建编程环境，需要CUDA，发现安装有问题，从网上找到了很多解决办法，但都只是绕开问题，并没有解决问题，所以把自己的方法在这里分享一下。前言对于已经熟悉CUDA安装的人，只需要看这句话：cuda库的默认安装路径有问题，需要手动指定：sudo ./cuda__linux.run --silen
文章目录安装特定版本NVIDIA显卡驱动下载和安装CUDA10.0.130下载和安装CUDNN7.4.2下载和安装Anaconda3.5.2安装Tensorflow-gpu2.0.0和pytorch1.2.0如何使用我们配置的tensorflow-gpu-2.0.0-pytorch1.2的环境在cmd中使用tensorflow-gpu-2.0.0-pytorch1.2环境在编译器(如pychar
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2024-02-22 12:00:22
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