目前的深度学习框架大都基于 NVIDIA 的 GPU 显卡进行加速运算，因此需要安装NVIDIA 提供的 GPU 加速库 CUDA 程序。 注： TensorFlow和pytorch 使用前，都需要安装CUDA和cuDNNCUDA 官网下载地址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive （这个地址经常找起来费时间）---------
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2024-05-23 14:18:41
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切换至 cuda-8.0
sudo rm -rf /usr/local/cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-8.0 /usr/local/cuda
nvcc --version
which nvcc切换至 cuda-10.0
sudo rm -rf /usr/local/cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cu
1 常用‘printf’辅助理解 print函数不仅仅是编程中利器，在CUDA编程中我们同样需要常用print来获得过程信息。尤其是在很多debug场景下，我们需要进行数据索引和线程（thread）索引的计算校对，单纯读代码不一定能发现问题，这个时候不妨将这些数据全部打印出来。比如在"CUDA GUIDE" 第一章里面解释了grid、block、thread含义，初次接触只能有个大概的印象，但对于
1.配置.cu 1.1 启动VS2010 1.2 新建一个win32的控制台工程，空的。.3 右键源文件文件夹->新建项->选择cuda c/c++->新建一个以.cu结尾的文件 1.4 右键工程-》生成自定义-》选择cuda生成.5 右键test.cu-》属性-》选择cuda c/c++编译器 1.6 右键工程-》属性-》链接器-》常规
项目:cuda-neural-network，采用纯cuda实现cnn的训练，在mnist上做了实验。可以用与学习卷积神经网络。
原创
2021-09-07 11:44:03
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cuda 程序的基本步骤如下：在 cpu 中初始化数据将输入 transfer 到 GPU 中利用分配好的 grid 和 block 启动 kernel 函数将计算结果 transfer 到 CPU 中释放申请的内存空间从上面的步骤可以看出，一个 CUDA 程序主要包含两部分，第一部分运行在 CPU 上，称作 Host code，主要负责完成复杂的指令；第二部分运行在 GPU 上，称作 Devic
cuda编程示例 解决计算问题的方法有很多种。 您可以通过尽可能多地计算可能性来“蛮力”解决问题，或者可以采用程序方法并仔细建立影响正确答案的已知因素。 在约束编程中 ，问题被视为对可能是有效解决方案的一系列限制。 此范例可用于有效解决一组问题，这些问题可以转换为变量和约束或表示为数学方程式。 这样，它与约束满足问题（ CSP ）有关。 它使用声明式编程风格来描述具有某些属性的通用模型。 与此相
一个 GPU 包含多个 Streaming Multiprocessor ，而每个 Streaming Multiprocessor 又包含多个 core 。 Streaming Multiprocessors 支持并发执行多达几百的 thread 。 一个 thread block 只能调度到一个 Streaming Multiprocessor 上运行
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2024-05-23 13:31:48
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在支持CUDA的设备上运行什么？确定应用程序的哪些部分在设备上运行时应考虑以下问题：该设备非常适合可同时并行运行在多个数据元素上的计算。 这通常涉及大数据集（例如矩阵）的算术，其中可以同时在数千甚至数百万个元素上执行相同的操作。 这是CUDA良好性能的要求：软件必须使用大量（通常为数千或数万）并发线程。 并行运行大量线程的支持来自CUDA使用上述轻量级线程模型。为了获得最佳性能，设备上运行的相邻线
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2024-04-26 10:51:09
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引用出自Bookc的博客，链接在此http://bookc.github.io/2014/05/08/my-summery-the-book-cuda-by-example-an-introduction...
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2016-09-09 23:40:00
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"CUDA学习：CUDA9.0+VS2017+win10详细配置"
原创
2021-08-27 09:26:32
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一、常用命令1.查看NVIDIA 版本 nvidia-smi2.查看CUDA版本 nvcc -V二、下载安装相关资源1.CUDA Toolkit CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer选择自己需要的版本点击后进入下图界面 （1）在浏览器复制wget地址，进行下载
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2023-09-06 21:55:38
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目录目录1、安装pycahrm 2、配置 cuda3、下载cuDNN1、安装pycahrm下载 ：PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrains2、配置 cudaCUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力，可大幅提升计算性能。CUDA（Comp
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2023-11-03 19:56:28
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CUDA底层驱动API 文章目录CUDA底层驱动API1. 上下文2. 模块3. 核函数的执行4. 运行时和驱动程序 API 之间的互操作性5. 驱动入口5.1. 介绍5.2. 驱动函数类型5.3. 驱动函数检索5.3.1. 使用驱动API5.3.2. 使用运行时API5.3.3. 检索每个线程的默认流版本5.3.4. 访问新的 CUDA 功能 本附录假定您了解 CUDA 运行时中描述的概念。
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2023-11-13 21:51:07
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>> NVIDIA CUDA 4.1 Compiler Now Built on LLVMLLVM可是个好东西，在Apple力顶之下，这几年真是发展快快。LLVM是知名的开源编译器技术基础架构，其模块设计可方便的加入新语言和处理器架构支持，目前支持C/C++、Objective-C、Fortran、Ada、Haskell、Java bytecode、Python和Ruby等
CUDA全称(Compute Unified Device Architecture),是 NVIDIA开发的一款用于驱动GPU的统一计算设备架构，包含了许多底层API函数，通常用于GPU的并行计算开发。CPU与GPU的的硬件架构区别两者最大不同在于：CPU有控制单元Control，和算数逻辑单元ALU，负责逻辑性强的事务处理；GPU具有大量的并行化现成网格单元，专注于执行高度线程化的并行处理任务
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2024-02-04 01:06:40
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目录硬件模型：线程模型：内存模型：SIMT架构：Warp(并行线程组)：基本概念：warp的执行方式：SIMT与SIMD的区别：Volta架构：注意：性能优化：核心原则：实现最大化利用率：最大化存储吞吐量：最大化指令吞吐量：最小化内存抖动：学习资料：前记：呜呜呜，最近事情太多了，看了都没写，寄！-----------------------------------博主：mx硬件模型： 如上图
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2024-04-24 23:39:40
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并行就是让计算中相同或不同阶段的各个处理同时进行。
目前有很多种实现并行的手段，如多核处理器，分布式系统等，而本专题的文章将主要介绍使用 GPU 实现并行的方法。
前言 并行就是让计算中相同或不同阶段的各个处理同时进行。 &n
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2023-06-30 22:31:06
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NVIDIA英伟达驱动在安装之前，先更改数据源，否则安装过程中下载会非常慢。从系统设置中，点击Software&update，进入后选择source code,从download from中选择的镜像源，此处可以看个人习惯选择，或者点击best choice选择系统推荐，此处我选择的是镜像源，选择后按照指令输入系统权限（装系统时，自己编辑的），点击close，等待片刻即可，从文
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2024-05-16 20:24:48
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本文系统ubuntu18 首先明白三个概念。GPUCUDA driverCUDA Toolkit这三个都有各自的版本，以至于适配起来很麻烦。GPU就是我们的硬件。每个电脑的显卡型号不同，比如我的是GeForce 1070TI。这个都是买电脑的时候就确定的，没什么可说。查看版本命令：lspci | grep -i vgaCUDA driverCUDA driver是驱动程序，驱动用于电脑正常显示图片
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2023-12-23 22:39:20
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