# FAISS GPU Python安装教程
## 简介
FAISS（Facebook AI Similarity Search）是一个用于高效相似性搜索和稠密向量聚类的库。它特别适合处理大规模数据集，并提供CPU和GPU版本，以充分利用计算资源。本教程将指导您如何在Python环境中安装FAISS的GPU版本，并提供相关代码示例。
## 环境准备
在安装FAISS之前，确保您的系统上满足
GPU版本比CPU版本复杂太多了 安装要耐得住性子啊 1 先安装个显卡驱动 打开看看 显卡驱动支持的cuda版本是多少 2 如果是10.1 那就去下个10.1 https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base?target_os ...
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2021-09-29 09:06:00
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文章目录Google Colab免费GPU使用教程什么是Google Colab？让Google Colab随时可用在Google云端硬盘上创建文件夹创建新的Colab笔记本设置GPU使用Google Colab运行基本Python代码使用Google Colab运行或导入.py文件如何改变文本的样式下载泰坦尼克号数据集（.csv文件）和显示前5行从Github 仓库中克隆project到Goo
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2024-05-22 19:26:03
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Java 编写 GPU 程序，将计算任务分配到图形处理单元（GPU）。我们将通过明确的步骤、详细的配置和实际的验证测试，逐步引导你完成这一过程。
### 环境准备
在搭建 GPU开发环境之前，我们需要确保软硬件的兼容性。这一部分将为你提供必要的基础设施。
#### 软硬件要求
| 软件组件 | 版本要求 | 备注
前言： 之前安装的 CPU 版本的 tensorflow 一直出问题，索性就直接安装 GPU 版本的 tensorflow 了（有了GPU 就不能浪费）。安装过程：1）看自己有无 GPU，找到对应 GPU 的版本：任务管理器 => 性能 => GPU然后在 Anaconda Prompt 里面输入 nvidia-smi 来检查是否含有英伟达驱动，若没有则需要在 英伟达官网 安装驱动：
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2023-11-02 09:04:22
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目录（一）引言（二）更新驱动1下载驱动更新2安装3进行驱动更新（三）安装anaconda3-5.2.0（四）安装tensorflow-gpu1安装tensorflow-gpu环境2安装jupyter3安装tensorflow-gpu4安装pytorch（五）在pycharm中使用tensoflow-gpu1配置新的pycharm环境2创建IDLE快捷方式 资源下载，提取码:vv50 （一）引言最
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2024-05-05 08:32:30
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实现算法并行是第一步，但是后续的优化会大幅度影响算法运行速度，这里讲一些可以后续优化的点。GPU优化比较麻烦的是，不一定优化会起作用，因此要把所有方法都试一遍，才能知道是（优化前，优化A，优化B ...）那种最适合自己的问题参考学习视频链接：https://pan.baidu.com/s/1NlFZS2EHdY86z09AlR41Jg 提取码：12341.warm up第一次运行程序可
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2024-04-26 12:06:17
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使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡，尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱。可是对于学习来说，还是能够用的。本系列博文也遵从由简单到复杂。记录自己学习的过程。 中讲到了怎样利用 CUDA5.5 在 GPU 中执行一个程序。通过程序的执行。我们看到了 GPU 确实能够作为一个运算器。可是，我们在前面的样例中并没有正真的发挥 GPU 并行处理程序的能力。也就是说之前的样例
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2024-04-17 19:29:47
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如果自己找不到谷歌云盘里的写文件的那莪 需要去访问别人的来触发自己的！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！第
原创
2021-11-20 15:57:41
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快速入门SLURM前言：1. slurm的基本语法1.1 查看调度系统中所有任务1.2 查看服务器节点和分区1.3 部分操作2. slurm中提交脚本的基本格式slurm中常用的环境变量： 前言：本教程致力于快速掌握slurm基础提交，查看，撤销等命令，掌握bash shell文件的书写基本格式，面对不同软件的提交可以快速上手。1. slurm的基本语法1.1 查看调度系统中所有任务squeue
推荐项目：macOS-eGPU.sh - 让你的Mac焕发生机的利器！去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目介绍macOS-eGPU.sh 是一个精心编写的脚本，专为提升Mac的图形性能而设计。它使得在macOS High Sierra系统上运行NVIDIA和AMD外置显卡（eGPU）成为可能。无论是为了游戏、视频渲染还是其他高性能计算任务，这个开源项目都能助你一臂之
GPU基本算法（Part II）Scan应用压缩（Compact）Compact实际上是在一组数据中把我们需要的部分挑出来的一种方法，具体步骤如下：第一步对数据进行一个predicate，将我们需要的数据标为true，其他的数据标为false；第二步开辟一个数组与原数组对应，将prdicate结果为true对应的位置存入1，其他的存入0；第三步，对这个数组进行exclusive scan，就可以得
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2024-05-14 20:58:04
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最近学习GPU编程，现将GPU开发所需的的开发环境搭建过程总结如下，GPU编程首先离不开CUDA(NVIDIA显卡)，GPU和CUDA在这里就不过多介绍。学习GPU编程，离不开一本好书的辅导，在这里向大家推荐一下《GPU高性能编程CUDA实战》。 学习GPU编程，首先需要一个具有NVIDI
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2024-03-26 14:45:55
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一直很想做cuda-GPU编程，很早就将CUDA9.0安装好了，后面就没怎么管它，忙别的去了。敲黑板，划重点，我科研还是很努力的，可是很多人看不见罢了。之前一直在使用粒子方法进行流体模拟，计算时间极其漫长，周末想了想，自己来做一个大型显式动力学分析软件，学学CUDA编程是不错的。所以现在为大家呈上热腾腾的一泡小白教程（调皮）。 首先到英伟达官网上下载安装CUDA最新版，要注册。其次，安装vs201
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2024-04-01 18:03:35
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# Python中使用OpenCV的GPU加速教程
OpenCV是一个强大的计算机视觉库，支持CPU和GPU加速。GPU加速能够显著提高图像处理的效率，特别是在处理大量数据时。本文将带你通过几个步骤，实现Python中使用OpenCV的GPU加速。
## 整体流程
| 步骤 | 描述 |
|------------
目录前言1.环境要求的库、软件等下载地址2.系统版本3.Autoware源码地址4.本文参考链接5.运行成功的gif图一、安装ROS Melodic1.使用鱼香ROS的一键安装ROS命令（推荐）2.普通方法安装（不推荐）1）更换软件源2）设置key3）安装ros4）解决依赖问题5）接着检查安装情况：运行小海龟二、安装Eigen3.3.7库三、安装OpenCV3.4.5库1.下载解压2.安装依赖库
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2024-03-12 08:48:06
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这里写目录标题前言本人安装环境查看需要安装Cudnn和Cuda的版本CUDA安装配置CUDA环境检测是否安装完成Cudnn安装将Cudnn相应文件放到CUDA文件去安装tensorflow-gpu找到对应的tensorflow-gpu版本创建tensorflow-gpu环境下载tensorflow-gpu安装过程中出现的错误测试tensorflow是否安装成功 前言在这次装tensorflow-
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2024-07-01 21:04:59
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历时两天，踩过很多坑，终于语气词装好了。说一下我的情况：tensorflowGPU-1.14.0，CUDA-10.0，cuDNN-v7.6.5，Anaconda3-2019.10，python-3.6，1650显卡。2020年3月2日 好了下面是步骤！大致的步骤为一、安装CUDA和cuDNN。二、安装Anaconda三、安装tensorflowGPU 下面一一介绍：一、安装CU
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2024-05-27 10:01:45
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作者：吴永强，东北大学，Datawhale团队成员1. 写在前面搞算法的同学也都明白，一个比较完美的python环境是多么的重要。这篇文章打算把一些必备的python环境配置过程记录下来，...
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2022-06-06 00:01:49
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目录前言一、服务器登录1.1 下载安装putty1.2 putty远程登录 1.3 查看GPU、显卡常用命令1.4 Linux常用命令二、Anaconda创建虚拟环境并安装pytorch2.1 安装Anaconda2.2 安装Pytorch三、使用FileZilla拷贝文件至服务器3.1 下载安装FileZilla3.2 使用FileZilla传输文件 四、运行JupyterN
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2023-06-28 20:28:24
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