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
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2024-07-22 12:41:25
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文章目录1.前置知识2.查看显卡驱动版本号3.查看显卡驱动版本号和CUDA版本对应关系4.查看经典的CUDA版本号5.安装CUDA5.1.下载CUDA安装包5.2.执行CUDA安装5.3.配置环境变量5.4.CUDA多版本管理 1.前置知识如果Ubuntu系统还没有安装显卡驱动，参考这篇文章：Ubuntu20.04LTS安装RTX-3060显卡驱动2.查看显卡驱动版本号当显卡驱动安装完成后，需要
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2024-04-16 16:03:47
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本节书摘来自华章计算机《CUDA C编程权威指南》一书中的第1章，第1.3节，作者 [美] 马克斯·格罗斯曼（Max Grossman），译 颜成钢 殷建 李亮，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。1.3 用GPU输出Hello World学习一个新编程语言的最好方法就是使用这种新语言来编写程序。在本节，你将开始编写在GPU上运行的第一个内核代码。像其他任何编程语言一样编写GPU
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2024-06-27 19:00:22
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针对的是英伟达GPU。操作步骤如下： 打开NVIDIA Control Panel（NVIDIA控制面板）
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2022-10-19 20:06:26
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Win10+RTX3060机器学习环境配置1、下载准备 2、下载安装CUDA和CUDNN 2.1 cuda和cudnn下载 2.2 cuda和cudnn安装 3、安装GPU版pytorch与TensorFlow 3.1 下载 &n
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2024-05-14 10:51:47
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CUDA9.0是目前最新的Cuda版本，VS2017也是目前最新的Visual Studio版本，当前（2017/09）网上很少有CUDA9.0+VS2017的配置。 为什么非要用CUDA9.0呢？因为CUDA8.0是与VS2017不兼容的，就是说如果想用CUDA8.0，必须使用VS2015以下的VS版本。好消息是CUDA9.0开始兼容VS2017，以后CUDA9.0+VS2017将会成为一种趋
本文讲的是Nvidia携CUDA出击 欲用GPU推动云计算，【IT168 专稿】日前，中国高性能计算年会在长沙召开，展会公布了2009年最新的中国TOP 100，国防科技大学研制的天河一号超级计算机以1 PFlops（千万亿次）的计算速度夺得了中国超算排行榜的第一名。各家厂商就目前日渐火热的高性能计算市场做出表示，认为随着金融危机的发生，企业逐步认识到高性能计算在工程和研发领域具有高效率、低成本等
GPU 的硬体架构
这里我们会简单介绍，NVIDIA 目前支援CUDA 的GPU，其在执行CUDA 程式的部份（基本上就是其shader 单元）的架构。这里的资料是综合NVIDIA 所公布的资讯，以及NVIDIA 在各个研讨会、学校课程等所提供的资料，因此有可能会有不正确的地方。主要的资料来源包括NVIDIA 的CUDA Programming Guide 1.
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2024-06-12 07:57:40
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windows10环境下 tensorflow GPU版本的cuda和cudnn搭配和安装步骤1.首先安装anaconda2.在anaconda中新建tensorflow的环境并安装tensorflow-gpu3.查看自己电脑的CUDA版本号4.安装Visual Studio5.安装CUDA6.安装cudnn7.验证安装的tensorflow-gpu版本是否已经成功8.总结9.后续 本人新买了笔
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2024-09-18 20:04:23
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因为学习CUDA编程，需要搭建CUDA编程环境，需要用到TensorRT，所以连TensorRT一块安装了，安装之前最重要的一步就是确认自己的显卡是不是支持CUDA编程，支持cuda的显卡只有NVidia的显卡，NVidia的显卡有GTX Geforce, Quadra 和 Tesla三个大系列，根据自己的显卡型号去以下网站查询对应的CUDA版
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2024-05-16 11:24:26
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cuda，cudnn，安装和tensorflow的gpu调配忙了两周终于安装完了cuda 和 cudnn ，并且成功调用tensorflow的GPU使用！！！1；首先 找自己电脑的适配cuda2；cuda，cudnn，tensorflow版本适配表3；决定适合自己的版本后，开始下载！4；cuda安装：5；安装cudnn6；添加环境变量7；检测环境变量是否添加成功8；在tensorflow中配置G
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2024-03-16 08:45:54
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网上教程很少，但是想用PCL GPU功能，于是决定自己踩坑，我有几个不同的环境组合：(1)win10+cuda10.0+gtx1060+vs2019+PCL1.11.1+cmake3.18.5（失败）(2)win10+cuda11.2+gtx1060+vs2019+PCL1.11.1+cmake3.18.5（成功）(3)win11+cuda11.2+rtx4060+vs2019+PCL1.11.1
一、开发环境 安装Tensorflow的开发环境：Anaconda+CUDA+cuDNN二、安装过程1、Anaconda的安装2、选择Tensorflow的版本 2.1 CUDA版本的确定 首先，搜索NVIDIA Control Panel（win+s进行搜索）。
在windows下安装cuda 硬件环境：cuda支持目前NV的市面上的绝大多数显卡，包括Tesla、Quadro、GeForce，只有少数早期的旧型号显卡不支持cuda。详见http://www.nvidia.cn/object/cuda_learn_products_cn.html 软件环境：cuda可以在W
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2024-04-17 21:03:07
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CUDA架构之前的图形处理架构中，计算资源划分为顶点着色器和像素着色器。CUDA架构包含了一个统一的着色器流水线。同时，GPU不仅能任意地读写内存，还能访问软件管理的缓存。CPU与GPUCPU 和 GPU之间浮点运算能力之所以存在这样的差异，原因就在于CPU具有复杂的控制逻辑和大容量的缓存，适合进行控制转移，处理分支繁杂的任务，而GPU专为计算密集型、高度并行化的计算而设计。架构使用GPU运行的程
本文教你在Deepin V20系统上安装CUDA 10.2的详细方法。因为最近要在Deepin V20系统上搭建编程环境，需要CUDA，发现安装有问题，从网上找到了很多解决办法，但都只是绕开问题，并没有解决问题，所以把自己的方法在这里分享一下。前言对于已经熟悉CUDA安装的人，只需要看这句话：cuda库的默认安装路径有问题，需要手动指定：sudo ./cuda__linux.run --silen
文章目录一、安装CUDA二、安装cuDNN三、安装Python四、安装Anaconda3五、配置其他环境 一、安装CUDA1. 打开英伟达控制面板。或在任务栏右下角，或自己找2. 点击帮助–>系统信息–>组件，查看自己的显卡支持什么型号的CUDA，这里是CUDA10.23. 在英伟达官网下载对应的CUDA版本 网址：https://developer.nvidia.com/cuda-
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2024-03-27 12:09:25
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背景： 最近在进行某项算法工程部署任务时用到了比较老的torch1.6版本，在更换版本后发现环境出现了各种冲突，首先时torch与cuda的版本冲突，在更换cuda版本后发现显卡（注意这里不是驱动，而是显卡本身）与cuda产生了冲突，因此想要整理一篇来理清显卡、显卡驱动、cuda、torch四者之间的关系
ubuntu16.04系统下NVIDIA驱动、cuda和cuDNN的安装及版本匹配关系在学习深度学习的过程中，往往调用GPU来提高性能速度，那么NVIDIA驱动、cuda和cuDNN的安装必不可少。 本人刚开始在安装过程中由于没有考虑到版本匹配问题，结果安装失败，这里首先介绍一下部分NVIDIA驱动、cuda和cuDNN的版本匹配关系：NVIDIA驱动和cuda版本匹配关系：cuda和cuDNN的
一. 电脑配置如下：写在前面，本机的电脑配置如下：System：windows 10 专业版 （64位）CPU：i5-9400FRAM：16G（2666MHz）显卡：GEFORCE GTX 1660 Ti （万图师 Ti OC）首先，在安装之前需要查看显卡所能支持的最高CUDA版本，打开【NVIDIA控制面板】，选择左下角的【系统信息】选项，并点击【组件】按钮进入到如下界面：从图中我们可看出，GT
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2024-09-05 07:06:34
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