一、CUDA简介 CUDA是并行计算的平台和类C编程模型，可以实现并行算法。电脑要配备NVIDIA GPU，就可以在许多设备上运行你的并行程序。 二、CUAD编程 CUDA编程允许程序执行在异构系统上，即CPU和GPU，并由PCL-Express总线区分开。 Host：CPU and itsmemory(host memory)
Ubuntu16.04下安装多版本cuda和cudnn前言因为之前针对Pytorch，caffe，torch等，装了cuda8.0和对应cudnn5.1，但是最近在装MxNet的时候，发现官网上能下载到的MxNet版本仅支持cuda9.0和对应cudnn7.0.5，所以无奈不想卸载cuda8.0只能在电脑上安装多个版本的cuda和对应cudnn。安装cuda好了进入正题，首先安装cuda 
在配置caffe和tensflow 时，往往需要的CUDA版本不一样，这就需要多个版本的CUDA共存，并且能够随意切换，免去了每次重新安装配置cuda的过程。cuda_8.0.61_375.26_linux.run 文件名说明：前面的cuda_8.0.61代表cuda的版本，后面的375.26代表的对应的NVIDIA驱动的版本1、安装CUDA第二次安装CUDA跟第一次稍微不
本节主要讲述在模型训练时利用gpu对训练进行加速首先我们需要知道gpu不是我们想调用就可以直接调用的，我们需要安装一个cuda工具包以及其对应的cudnn（cuDNN 是用于配置深度学习使用），当我们安装好这两个时才能利用机器学习来进行训练，其次我们的gpu驱动要足够新，他会对版本更低的cuda工具包进行兼容，但更高的不行（不需要降级gpu驱动），最后便是最复杂的问题：版本对应，可以去官网，我使用
转载
2023-07-31 23:37:10
267阅读
第五章 线程协作5.1 目标 了解CUDA C 中的线程了解不同线程之间的通信机制了解并行执行线程的同步机制5.2 并行线程块的分解 add<<<N, 1>>>(dev_a, dev_b, dev_c);
尖括号中：N---开启了N个线程块；1---每个线程块中创建1个线程。
共启动的线程数量：
N个线程块*1个线程/线程块 = N个并行线程
今天是Numpy专题的第5篇文章，我们来继续学习Numpy当中一些常用的数学和统计函数。 基本统计方法 在日常的工作当中，我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况。比较常用的有均值、方差、标准差、百分位数等等。前面几个都比较好理解，简单介绍一下这个百分位数，它是指将元素从小到大排列之后，排在第x%位上的值。我们一般常用的是25%，50%和75%这三个值，通过这几个值，我们很容易对于整个特征的分
一、CUDA安装与环境配置Linux环境下的CUDA的安装因为之前的博客中有涉及到这一部分所以这里就不在详述。ubuntu16.04 Server install CUDA不过我们在linux下使用GPU编程的时候有时候会遇到nvidia驱动挂掉的情况，这个时候我们需要修复它，在之前的博客中我们使用dkms来进行管理的方法。nvidia驱动挂掉在linux下面我们经常会使用nvidia-smi指令
有时候有的项目要求很苛刻，有的需要CUDA>9.0，有的又要CUDA>10.0…无可奈何只能安装多个CUDA 文章目录环境配置CUDA下载安装（已存在一个）cuDNN下载安装环境变量配置测试 环境配置CUDA9.2，cuDNN7.1.4想了解如何配置正确的环境，避免包版本的冲突，可以到这里了解一下conda下载各种包时如何避免版本不匹配问题CUDA下载安装（已存在一个）gpu版pyto
一、安装cuda （一）现在跑windows，unix/linux还没有跑过，暂不提及; （二）为编程方便，在windows现安装visual statio 2015，当然也可以不安装，如果你对cmd+notePad操作比较熟的话; （三）到官网上下载咯https://develope
Chromium以多进程架构著称，它主要包含四类进程，分别是Browser进程、Render进程、GPU进程和Plugin进程。之所以要将Render进程、GPU进程和Plugin进程独立出来，是为了解决它们的不稳定性问题。也就是说，Render进程、GPU进程和Plugin进程由于不稳定而引发的Crash不会导致整个浏览器崩溃。本文就对Chr
1、为什么要装CUDA，CUDNN：先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自（CUDA的官方文档）： 从上图可以看出GPU（图像处理器，Graphics Processing Unit）和CPU（中央处理器，Central Processing Unit）在设计上的主要差异在于GPU有更多的运算单元（如图中绿色的ALU），而Control和Cache单元不如CPU多，这是因为GPU在进行并行
前言OpenMMLabb不同订单库需求不同的cuda版本，一直没找到一个完全完整靠谱的教程，这是我参考几个博客完成测试的全过程记录，方便以后操作，无任何商业用途，如有侵权，请联系删除。注：Ubuntu22.04系统，已安装CUDA11.7版本，现在安装CUDA11.3版本 选择指定的CUDA版本，选择你的系统架构版本。【11.3-11.7】注意：芯片架构不懂的可以点击查看解释：Architetur
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
GPU架构SM（Streaming Multiprocessors）是GPU架构中非常重要的部分，GPU硬件的并行性就是由SM决定的。以Fermi架构为例，其包含以下主要组成部分：CUDA coresShared Memory/L1CacheRegister FileLoad/Store UnitsSpecial Function UnitsWarp SchedulerGPU中每个SM都设计成支持
GPU 的硬件基本概念Nvidia的版本： 实际上在 nVidia 的 GPU 里，最基本的处理单元是所谓的 SP(Streaming Processor)，而一颗 nVidia 的 GPU 里，会有非常多的 SP 可以同时做计算;而数个 SP 会在附加一些其他单元，一起组成一个 SM(Streaming Multiprocessor)。几个 SM 则会在组成所谓的 TPC(Texture Pr
前言
记录服务器上深度学习项目环境的搭建。
一、查看显卡驱动信息
命令：nvidia-smi 效果： 注意关注箭头部分所对应的驱动版本和推荐的Cuda版本。
二、安装Cuda
第一步：选择Cuda版本
情况1.直接根据所对应的推荐Cuda版本进行选择
通常我们会选择对照着显卡驱动所推荐的Cuda版本号，在官网进行选择安装 相对
一、典型GPU程序构成一个典型GPU程序有如下几个部分：①CPU在GPU上分配内存②CPU将CPU中的数据copy到GPU中③调用内核函数来处理数据④CPU将GPU中的数据copy到CPU中 *可以看出，四个步骤中有两个是数据的copy，因此如果你的程序需要不断地进行copy，那么运行效率会比较低，不适合利用GPU运算。一般情况下，最好的方式是，让GPU进行大量运算，同时保证计算量与通信
转载
2023-09-08 18:30:55
140阅读
据TOMSHARDWARE报道，NVIDIA目前可能正在研发RTX 3050新显卡，据传将配备2304个CUDA核心，使用安培架构，TDP为90W，采用新的GA107核心，这说明NVIDIA已经在计划或者已经开始生产这款GPU。暂时不清楚这款显卡会在什么时候推出，也不知道它的价格。NVIDIA将会在2021年某个适当的时候，替换目前产品线中的入门级别产品GTX 1650系列显卡，这就是这款Ampe
感觉已经好久都没有写博客了，今天来更新一篇，虽然是很零碎的知识点，但也是好不容易才挤出时间来写的，仅供参考，大神就不要吐槽了，好了废话就不多说了
Activity之间传值有很多种，当然看写代码的人比较趋向于哪一种了，无论用那种方式实现的目的只有一个：多个Activity之间实现通信！下面这篇博客介绍一下多个Activity之间使用Intent传值，Intent背负着信使的荣誉称号，当然它就要履行
转载
2023-10-25 22:46:07
64阅读
0x00 前言我想很多开发游戏的小伙伴都希望自己的场景内能渲染越多物体越好，甚至是能同时渲染成千上万个有自己动作的游戏角色就更好了。 但不幸的是，渲染和管理大量的游戏对象是以牺牲CPU和GPU性能为代价的，因为有太多Draw Call的问题，如果游戏对象有动画的话还会涉及到cpu的蒙皮开销，最后我们必须找到其他的解决方案。那么本文就来聊聊 0x01 Animator和SkinnedMe
