**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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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
目录一、简介二、环境安装2.1 Anaconda的安装2.1.1Anaconda下载安装2.1.2配置Anaconda源2.1.3 Anaconda相关命令2.2安装CUDA和cuDNN2.2.1写在前面2.2.2下载安装CUDA和cuDNN2.2.2.1安装tips2.3安装tensorflow_gpu2.3.1创建虚拟环境2.3.2安装tensorflow_gpu-2.1.02.3.3pyc
目录一、安装Anaconda二、安装CUDA三、下载cuDNN四、检验CUDA是否安装成功五、安装并检验cuDNN六、配置PyTorch6.1 主环境直接安装6.2 anaconda创建的虚拟环境中安装 一、安装Anaconda因为之前已经安装完成anaconda，此步骤这里跳过，anaconda安装与配置可参考其他博主教程。二、安装CUDA查看电脑支持的最大CUDA版本英伟达控制面板左下角 &g
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2023-08-25 22:15:55
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# 如何实现 PyTorch 支持的 CUDA 版本
在当前的深度学习环境中，使用 CUDA 加速 PyTorch 的训练和推理已成为一种趋势。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 提供的一种并行计算架构，可以充分利用 GPU 的强大计算能力。本文将带你了解如何设置 PyTorch 支持的 CUDA 版本，包括安装和验证步骤。
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原创
2024-10-28 04:09:27
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这里写目录标题起因发现选择安装cuda 11.1核对下自己的显卡是否支持下载该版本的CUDACUDA下载地址CUDA安装过程在anaconda中创建一个虚拟环境1.以下是环境的配置过程2.查看虚拟环境列表3.激活虚拟环境安装torch和torchtext包的过程1.输入下面这句代码，就可以直接安装torch和torchtext了2.推荐先换成国内镜像安装pandas，matplotlib,sea
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2024-07-06 11:56:05
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tensorflow pytorch cudnn cuda jupyter 一站式教程前言1. Anaconda 2. 将anaconda进行换源 2.1 pip换源2.2 conda换源 3. 环境的安装 4. Jupyter ipython的安装 前言 大家好，最近由于安装anaconda次数太多，导致路径混乱，jupyter使用出现了各种问题。在不断的解决问题中，又不断地出现新的问题。
## 安装旧版支持CUDA的PyTorch
### 第一步：下载安装CUDA
在安装旧版支持CUDA的PyTorch之前，我们需要首先安装CUDA。CUDA是NVIDIA公司提供的用于GPU加速计算的平台和API。PyTorch需要与特定版本的CUDA兼容才能实现GPU加速。
1. 访问NVIDIA官网（ 10.1）。
2. 打开终端或命令提示符，进入下载的CUDA安装文件所在目录，并执行
原创
2023-12-10 06:18:51
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电脑配置：Windows 10；显卡 1660Ti；Cuda 10.2； Python 3.8；Pytorch 1.9；Libtorch 10.2（与Cuda版本一致）、Opencv343（版本无所谓）一、下载路径：https://download.pytorch.org/libtorch/cu102/libtorch-2.win-shared-with-deps-1.8.1%2Bcu102.zi
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2023-11-07 15:03:39
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总是以各种问题导致重装，这里记录一下安装过程。仅表示自己的重装过程，不保证其他人按照这个方法不会出现其他问题。总之重装之前大家记得备份数据以防万一。大不了多装几次。。。。一、Windows10下安装ubuntu20.041、判断电脑BIOS模式，单双磁盘win+r 弹框后输入msinfo32，点击回车，判断BIOS模式，我的是UEFI。（大部分是UEFI）根据参考链接给出的建议是两种模式下的分区部
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2024-06-24 20:06:43
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英伟达(NVIDIA)显卡驱动我们平时用的电脑都配有显卡，要么是集成显卡，要么是独立显卡； 集成显卡是不支持gpu加速的，独立显卡分为A卡和N卡，即AMD和NVIDIA； A卡是不支持gpu加速的，只有部分N卡才支持gpu加速， 可以查询是自己的显卡是否在支持的列表中 如果不知道自己的显示是什么型号可以在本机下图进行查看 上图中我有2个显卡，一个是intel的集成显卡，一个是英伟达的独立显卡。我的
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2023-11-29 10:27:36
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网上资源越来越多，关于PyTorch的安装教程各式各样，下面我将详细介绍在安装过程中的操作步骤。 经过上述流程图的介绍我们心中对安装过程有了一个大致的轮廓。下面我将对每一步进行细致的说明步骤Ⅰ:检查显卡支持的的CUDA版本我们可以通过英特尔的显卡控制面板来查看我们显卡驱动支持的CUDA版本首先鼠标右击桌面-显示更多选项-NVIDIA控制面板-点击弹出界面左下角的(系统信息)-点击弹出界面
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2023-11-05 21:41:00
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使用驱动精灵安装 安装cuda高版本的cuda是可以兼容低版本的cuda的，比如我的电脑支持cuda11.0，我就可以安装cuda10.0/cuda10.1/cuda10.2等，但是如果我的电脑只支持cuda10.0那就不可以反过来安装cuda10.1。 打开NVIDIA控制面板，点击 帮助——系统信息——组件，查看自己电脑支持的cuda版本，我的笔记本显卡为以看到CUDA为11.0，那
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2023-11-22 22:00:08
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注意注意注意：安装pytorch不管是CPU版本的还是GPU版本的，都是需要非常地注意版本匹配的问题。大致流程就是先安装Anaconda软件，然后检查更新显卡驱动（如果是比较新的电脑可以不更新，我的是18年买的，时间比较久了，所以我更新了以下），然后安装CUDA软件（我本来下载的是11.7的，然后在后面使用本地离线下载pytorch时出现了torch.cuda.is_available（）fals
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2024-05-23 13:56:21
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# PyTorch支持哪些版本的CUDA
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它支持使用CUDA进行GPU加速。CUDA是NVIDIA提供的一个并行计算平台和编程模型，用于利用GPU的并行计算能力。在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们可以借助CUDA来加速计算，提高训练和推断的效率。
## 什么是CUDA？
CUDA是Compute Unified Device Architec
原创
2023-11-09 06:28:33
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总结：直接在官网生成最新版命令安装（最好不要用国内镜像源），如果torch.cuda.is_available()返回False，升级显卡驱动，基本上可以解决。pytorch安装pytorch官网选择要安装的版本和安装方式（建议选择Conda安装最新版），会自动生成安装命令，打开 Anaconda Prompt ，直接复制命令安装就可以了。特别注意：如果电脑有NVIDIA独立显卡，选择对应的CUD
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2023-10-30 14:26:11
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Pytorch-GPU，Cuda，Cudnn说明说明：网络上很多教程只是把流程走了一遍，可能跟着操作走，能够达到目的，但是总缺少点什么，没有理解每个步骤的意思，所以来分享一下1：Cuda因为自己的电脑是刚重装系统，此时是没有Cuda的，需要自己安装Cuda，也就是说你输入nvcc -V，提示'nvcc' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件 所以说，在安装Pytorch之前，需要安装
概念介绍什么是GPU？GPU全称是Graphics Processing Unit，即图形处理器，是一种专门进行绘图运算工作的微处理器。虽然GPU在游戏中以3D渲染而闻名，但是GPU相较于传统的专为通用计算而设计的CPU，GPU是一种特殊类型的处理器，具有数百或数千个内核，经过优化，可并行运行大量计算，对运行深度学习和机器学习算法尤其有用。GPU允许某些计算机比传统CPU上运行相同的计算速度快10
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2023-07-23 21:47:22
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1.设备分配torch.cuda 用于设置和运行 CUDA 操作。它会跟踪当前选定的GPU，并且您分配的所有CUDA张量将默认在该设备上创建。所选设备可以使用 torch.cuda.device 环境管理器进行更改。 一旦分配了张量，您就可以对其执行操作而必在意所选的设备如何，并且结果将总是与张量一起放置在相同的设备上。 默认的情况下不允许进行交叉 GPU 操作，除了 copy_() 和其他具有类
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2024-02-09 11:20:29
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0. 前言对于一些特殊的算子, 我们需要进行定制其前向和反向的过程, 从而使得其能够获得更快的速度, 加速模型的训练. 这样, 我们自然会想到使用PyTorch的cuda扩展来实现, 这里, 我将以一个简单且易于理解的例子出发, 详细的介绍如何构造一个属于你的cuda扩展.1. 为什么需要写cuda扩展?由于我们的一些特殊结构可以由基础的pytorch提供的算子进行组合而形成, 但是, 其问题是[
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2023-10-07 21:38:58
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