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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# 如何在 PyTorch 中指定 CUDA 设备
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它支持在 GPU 上进行高效计算。对于刚入行的小白，了解如何在 PyTorch 中指定 CUDA 设备是非常重要的。本文将一步步指导你如何实现这一目标。
## 流程概述
我们来查看整个过程中需要采取的步骤。以下是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述
最终效果 配置流程 一、下载安装显卡驱动 1、查看设备管理器显卡是否为NVIDIA，并确定显卡型号 2、根据显卡型号然后NVIDIA官网下载安装显卡驱动 下载完成后，双击一步一步执行即可。 3、安装完成驱动后，打开cmd终端输入"nvidia-smi"查看是否正常，若不正常则将C:\Progra
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2023-12-18 11:37:15
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显卡驱动查看桌面任意位置右击，选择NVIDIA控制面板
点击3D设置中通过预览调整图像设置
点击左下方的系统信息
再点击组件 如下图所示：安装CUDA下载CUDA百度盘本人已经下载好的CUDA1.4.1和对应版本的CUDNN： 链接：https://pan.baidu.com/s/1Vixfl7tv4I6-OuBMF2ITQw 提取码：b2b7 –来自百度网盘超级会员V3的分享自行下载**法一：*
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2023-07-23 21:41:50
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## Pytorch指定多张CUDA
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，通常会使用GPU来加速计算，提高训练速度。PyTorch提供了简单易用的API来在CUDA上运行代码。在某些情况下，我们可能需要指定多张CUDA设备来加速计算，这样可以充分利用多个GPU的性能。
### CUDA环境配置
首先，确保你的计算机上已经正确安装了CUDA驱动和对应版本的cuDNN。接下来，在PyTo
原创
2024-06-20 03:35:42
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此篇文章以解决实际问题为主，无多余修饰，直接操作。前言本文主要是记录在安装带GPU的pytorch过程中遇到的一些报错，torch.cuda.is_available() 的时候返回的总是false，装过了无数多次，浪费了很多时间，最终在朋友的提示下，成功安装安装带GPU的pytorch，故写一篇文章记录这个过程，供后面的朋友学习借鉴，少走弯路，早上正道。一、进入anaconda prompt。（
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2023-11-06 13:33:05
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最近又有新的项目要做了，这次是关于CUDA---多核高性能计算的问题，所以最近一直在学习CUDA的编程问题，昨天安装软件完毕，运行第一个程序的时候还是遇到很多问题。所以这里给大家一起分享一下， 有和我一样初学CUDA的同志一起来吧。 安装 你需要的软件有四种：其中，cuda的devdriver是不用安装的，当然，你可以下载最新版本安装一下。 然后就是下载，注意，你下载的所有的软件和你计算
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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在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，有时需要指定使用的CUDA设备以优化性能或处理特定的硬件环境。本文将详细记录如何解决“PYTORCH指定使用的cuda设备”问题的过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及生态扩展。
### 版本对比
在选择合适的PyTorch版本时，需要对不同版本的CUDA支持进行深入分析。以下是我们选择的不同PyTorch版本及其对应CUDA
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
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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目录1.检查电脑配置1.1查看电脑是否有GPU1.2查看GPU的型号是否支持CUDA2.安装需要的软件（anacond）2.2安装anaconda2.2.1安装的小细节2.2.1 手动配置系统变量3.用conda搭建虚拟环境3.1在基础环境（base）中创建虚拟环境3.2虚拟环境的配置4.PyCharm切换代码运行环境5.结语前言（第一次接触GPU跑深度学习的同学可以look一下）误区1
深度学习 gpu 环境搭建
服务器双显卡 nvidia 的 卡 系统是fedora32 workstation 配置镜像源 （清华源会很卡） 首先 安装 驱动。驱动建议安装最新的驱动。因为高驱动版本可以安装低cuda版本，而低驱动版本无法安装高cuda版本。去nvidia官网下载驱动，xxxx.run文件。安
# 使用 PyTorch 实现 CUDA 加速：新手指南
如果你刚入行，并想利用 PyTorch 结合 CUDA 加速深度学习任务，别担心！这篇文章将一步一步指导你完成这一过程。以下是实现 PyTorch CUDA 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 CUDA 驱动程序和 PyTorch |
| 2 | 验证 CUDA 是否安装成
# CUDA和PyTorch：加速深度学习的利器
引言：深度学习在近年来取得了巨大的成功，并在各个领域都得到了广泛应用。然而，深度学习模型的训练和推理过程通常非常耗时，需要大量的计算资源。为了加速深度学习任务，GPU计算成为了一种常见的选择。CUDA和PyTorch是两个常用的工具，能够帮助我们充分利用GPU的计算能力，提高深度学习任务的效率。
## CUDA简介
CUDA是由英伟达（NVI
原创
2024-01-02 03:40:12
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文章目录前言问题分析1、使用了镜像下载，误下成cpu版本解决方法：2.pytorch版本与CUDN不配套解决办法：验证附CUDN版本号查看方式 及 CUDN版本号与pytorch版本对应关系，以便自查 CUDN版本号查看方式 ： 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：安装完cudatoolkit和GPU版本的pyTorch、pytorchvision、 torchaudio后，使用官网提供
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2023-11-30 12:28:56
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我要疯了，不管了先试试再说：一、CUDA ToolKit 安装如果没有驱动，也可以去这里，下载官方推荐的适合的驱动。0、查看自己电脑的显卡驱动版本1、显卡驱动支持的CUDA版本查看 或者查官方文档2、cuda toolkit下载根据我要装的pytorch支持的cuda版本、并且cuda版本要在我自己电脑的驱动版本之下，选择安装cuda11.1当前pytorch安装以往pytorch安装
CUDAt
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2024-08-22 06:25:48
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0x01 GPU如何加速深度学习深度学习的实现似乎很复杂，但是其本质上还是一堆高等代数。常用的运算还是比如矩阵加法和矩阵乘法。比如，我们对一个向量套一个sigmoid函数：如果只用CPU来做计算的话，它的计算过程是：逐个对求sigmoid函数值，然后扔到向量里面。有两种方法可以加快计算速度。第一种是加快CPU的计算速度，这要求增加时钟频率。能耗关系公式是： 。其中 是常数， 是电压， 是频
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2024-06-18 09:44:24
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Huawei MateBook 14 2020 款安装 Pytorch发现似乎原本 cuda10.2 已经默认安装好，没有独立安装 cuda 安装包，不知道后面是否会出问题。直接按照官网命令 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch 安装 pytorchPS: 发现完全可以使用，且较为好用。应该
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2024-07-29 18:08:00
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