以run文件安装为例进行介绍： 一. 下载NVIDIA驱动的相关工作 1. 使用以下命令：lspci | grep -i nvidiasudo dpkg --list | grep nvidia-* 2. 若已经安装了相关版本的版本，使用以下命令进行删除：sudo apt-get remove --purge nvidia-* 
因有需求需要改动centos7中的CUDA(更新到10)和GUP 的driver(更新到410)的版本。 事先需要查看原版本的信息，使用nvidia-smi可以查看driver的版本信息(最新的也显示CUDA的版本信息)；使用nvcc –version查看CUDA的信息。服务器的基本配置是
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2024-01-12 02:09:28
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昨天的刚接触服务器，今天就可以跑模型了，还挺爽的。系统：本地windows，服务器 Centos7 ，64位安装包：MobaXterm，cuda9.0，cudnn，Anaconda（资源下载链接：https://pan.baidu.com/s/16YbybsV3jTjKDm48tcVg4A 提取码：ng64 ） 1.安装MobaXterm
由于之前已经在Ubuntu 14.04 x64上面安装cuda7.0+caffe， 并且已经配置好，caffe也已经跑通。但是最近需要使用Torch，而Torch对cuda的要求是8.0，因此决定对cuda的版本进行升级，以满足Torch平台的需求。而最新版的caffe也已经支持cuda8.0。话不多说，开始安装cuda8.0。 1. 电脑配置显卡：GeForce GTX TITAN X
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2024-04-20 15:17:34
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1、Q：游戏图标是怎么获取的？A：1、三层下载完成后kapp.dll取图标，如果游戏目录GID.ico小于60K，则直接使用GID.ico，如果大于60K，从游戏执行文件固定抽取32X32的2、添加游戏，批量添加游戏，控制台会先从GID.ico获取图标，GID.ico必须小于60K，如果大于60K则自动从执行程序抽取32*32的图标。2、Q：服务端可以创建多少个还原点？A：服务端还原点最大可以创建
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2024-01-26 22:35:37
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linux用户下更换cuda版本及部分细节安装cuda进入cuda版本选择页面选择对应版本，这里以cuda11.3.0为例，选择对应的系统信息，选择runfile(local)1.运行代码进行下载wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_
CUDA，cuDNN，虚拟环境，更换pipCUDA，cuDNN，虚拟环境，更换pip1、版本问题2、CUDA下载与安装3、cuDNN安装4、创建虚拟环境遇到的问题 仅为记录，不喜勿喷。 CUDA，cuDNN，虚拟环境，更换pip1、版本问题电脑的CUDA版本： 查看NVIDIA控制面板，然后点击右下角的系统信息，就能看到自己的显卡所支持的CUDA版本。我的显卡支持的版本为11.1.96。然后是对
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2023-11-10 21:54:45
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更新云服务器的CUDA
作为一名经验丰富的开发者，我来教你如何更新云服务器的CUDA。首先，让我们来整理一下整个过程的步骤。
## 更新云服务器的CUDA流程
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 通过SSH连接到云服务器 |
| 2 | 检查当前CUDA版本 |
| 3 | 下载最新的CUDA版本 |
| 4 | 卸载旧版本的CUDA |
| 5 | 安装新版
原创
2024-01-05 03:50:26
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前言昨天分享了 cuda在ubuntu的安装和使用，今天在jetson nano上进行测试验证使用cuda。在jetson nano上安装使用cuda和ubuntu有所区别，所以写了这篇文章。首先cuda使用上还是有cuda库直接调用和opencv cuda库调用，最后还有在jetson nano内置的CUDA Samples。当然我们也可以自己在网络下载，这是官方：https://githu
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2023-10-08 21:04:08
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# 在Ubuntu环境中使用conda更新和卸载PyTorch CUDA
PyTorch是一个广泛使用的深度学习库，因其灵活性和强大的功能受到科研和工业界的青睐。在使用PyTorch时，选择合适的CUDA（Compute Unified Device Architecture）版本对于充分发挥GPU的性能至关重要。本文将引导您如何在Ubuntu环境中使用conda工具更新和卸载PyTorch C
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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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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更新环境变量：将 CUDA、CUPTI 和 cuDNN 安装目录添加到 %PATH% 环境变量中。例如，如果 CUDA 工具包安装到了 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 并且 cuDNN 安装到了 C:\tools\cuda，请更新 %PATH% 以匹配路径：SET PATH=C:\Pr
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2019-08-29 11:17:00
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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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前言 在并发，多线程环境下，同步是一个很重要的环节。同步即是指进程/线程之间的执行顺序约定。 本文将介绍如何通过共享内存机制实现块内多线程之间的同步。 至于块之间的同步，需要使用到 global memory，代价较为高昂，目前使用的情况也不多，就先不介绍了。块内同步函数：__syncthreads () 线程调用此函数后，该线程所属块中的所有线程均运行到这个调用点后才会继续往下运行。代码
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2024-03-20 20:14:56
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cuda、cudnn环境配置一、cuda、cudnn概念及关系1、什么是cuda？CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题2、什么是cudnn？NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开
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2024-07-06 12:03:35
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CUDA的安装和环境配置 第一步，首先查看自己的电脑是不是英伟达显卡的，不是的话就装不了！ 第二，电脑上要有visual studio,没有的话，可以登录Csdn—https://msdn.itellyou.cn/这个网址上面下一个， 具体下载那个看自己的需求（建议下个2010版本的） 第三就是下载cuda了：进这个网址https://developer.nvidia.com/cuda-downl
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2023-06-30 22:30:28
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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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如果官网下载不顺利，可以到百度网盘下载1.安装显卡驱动查看你的显卡信息：lspci | grep -i nvidia。根据你的显卡型号到官方中文驱动下载页面下载驱动。该页面有安装指导。
禁用Nouveau驱动，重启。Ctrl+Alt+F1进入文本模式，输入sudo service lightdm stop关闭X服务器，输入sudo apt-get autoremove --purge nvidia
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2024-08-20 09:53:49
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