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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# Python CUDA测试：高效利用GPU加速计算
在大数据和深度学习时代，计算需求与日俱增，尤其是处理复杂的数学运算时，传统的CPU已经难以满足需求。近年来，利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）来加速计算的趋势愈发明显。本文将通过Python实现CUDA的基本测试，帮助大家了解GPU加速的原理及其应用。
## 什么是CUDA？
CUDA
随着去年alphago 的震撼表现，AI 再次成为科技公司的宠儿。AI涉及的领域众多，图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支。百度的BFR，Face++的开放平台，汉王，讯飞等等都提供了人脸识别的API，对于老码农而言，自己写一小段代码，来看看一张图片中有几个人，没有高大上，只是觉得好玩，而且只需要7行代码。import cv2
face_patterns = cv2.CascadeClass
前言：cuda编程主要是通过cuda将需要运算的数据放入GPU进行运算，GPU多核心，非常适合并行计算，处理图像算法领域的矩阵计算效率非常高。(可为每一个像素点运算分配一个核) 一般的深度学习模型已经可以自动调用CUDA，我们写的底层代码中的矩阵计算也是可以通过cuda编程实现gpu加速的。 （PS:numba除了cuda加速外，用作CPU上的加速和numpy的加速效果也非常好，这章侧重于numb
除了直接在项目中使用cu或cuh来编写CUDA代码之外，还可以将CUDA相关操作代码放在一个DLL项目中，将项目编译成动态链接库DLL，然后在需要使用的项目中引用这个DLL并调用其内部函数即可。现在新建一个DLL项目，项目名称为Test00302，如下图所示：现在在项目中新建一个名为Test.cu的文件，如下图所示： 然后设置项目的生成自定义方式为，如下图所示： 然后设置Test.cu的属性中“项
一、python控制流-判断 1、什么是分支判断？ a.一条一条语句顺序执行叫做顺序结构 b.分支结构就是在某个判断条件后，选择一条分支去执行2、if 条件判断 if后面要有判断条件 if 判断条件： 执行语句需要注意缩紧 执行语句bob = "dev"
if bob =="tester":
print("Yes")
else:
print("No")
school
前阵子新买的电脑到货了，RTX3060的显卡，想着终于可以用GPU训练网络了，试着装了一下，这一装就是两天啊。。。 我没在电脑上装Anaconda，只装了Python和Pycharm，刚开始用pip装了一些像numpy之类的库了。在站里找教程装Cuda，可是装好之后在Pycharm里运行代
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2024-07-17 19:14:14
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NVIDIA Jetson AGX Xaxier命令使用一、查看内核版本二、Xavier性能监控三、查看Xavier温度四、设置Xavier风扇模式五、工作模式六、相关命令使用查看TensorRT版本查看CUDA版本查看python、pytorch版本查看内存查看usb使用查看磁盘分区结果 一、查看内核版本1.查看内核版本$ uname -a 可见Xavier为arrch64架构。2.查看dtb
本文是搭建用caffe来进行深度学习的所需的环境配置方法的介绍;具体配置内容如标题。在安装之前希望读者先阅读一遍事先将需要下载安装的东西提前都下载好，对于matlab的版本可以根据个人需求自行修改。caffe的环境配置网上有很多的教程，该篇文章是本人根据网上的一些教程和自己的一些经验作出的一些总结：一、显卡驱动的安装;方法一：1、查看显卡型号：·lspci | grep VGA根据自己的显卡型号进
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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一开始，将cu文件，加载到项目里面时候，全是统一的白色字体，看起来感觉很糟糕。在官网下载了cuda toolkit 后，安装完， 界面舒服一些了， 注释变成绿色，关键字变成蓝色注意：1、安装时候关掉 visual studio 、360安全卫士等。2、安装完后，cuda toolkit 会自动给vs安装 NSIGHT插件。 CUDA Toolkit安装过程中会自动在Visual Stud
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2024-08-03 15:06:47
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一、前提ubuntu系统：14.04 不要安装任何系统补丁和进行系统升级 ubantu14.04（这是比较稳定的版本，推荐使用） cuda7.5 GPU：GeForce 820M(只要是支持cuda的就好) 查看GPU是否支持cuda https://developer.nvidia.com/cuda-gpus二、推荐安装前最好先看一遍官方手册三、安装cuda前的准备工作1.检查自己的G
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2024-08-03 14:00:21
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win10下cuda+cudnn+pytorch的安装配置其实网上已经有很多关于这方面的博文，自己也已经安装过无数次了，所以这里也来详细记录一下完整环境配置过程，希望可以帮助到刚接触到这方面的新手小白，每一步我都会附上截图的，所以不要怕不会操作哦。 文章目录win10下cuda+cudnn+pytorch的安装配置一、首先查看电脑可适配的cuda版本二、cuda的下载安装1.官网下载2. CUDA
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2023-07-25 22:50:09
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文章目录一、前言二、Taurus简介三、为什么推荐？四、环境准备1、安装 python3.x2、安装pip3.x3、安装Taurus3.1、常规安装3.2、Docker Image五、小结 一、前言相信大家对这个工具都很陌生，国内能搜索到的资料很少，那么为什么突然推荐想起来这个工具呢？第一，我觉得它很好用；第二，为后面介绍的服务端性能自动化框架铺成。二、Taurus简介Taurus是 Blaze
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
2021-12-2 更新 通过设置标志torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = False
torch.backends.cudnn.allow_tf32 = False尝试修复rtx30系显卡的默认低精度计算问题–2022/1/7 经评论区老哥qq_17755303反馈，该方法能有效解决该bug 。2021-11-18 更新 发现在30系显卡上由于未知原因出
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2024-03-04 13:04:55
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TeraChem是第一个公布于世的、完全基于GPU运算的从头算量化程序，2010年5月发布第一版。虽然很早就听说过此程序，但直到近日才终于有机会亲自把玩，此文将杂谈此程序的一些特征，并且实际测试一下此程序的性能，看看到底有没有官方吹得那么玄，是否值得为此投资。本文的测试是确保公平的，鉴于寡人知识水平不敢说在讨论上一定正确，但可以保证没有任何偏向。1 简介TeraChem是2011年刚评上美国科
算力紧张时间紧张，奈何我们团队自己的资源有限，截图感受感受下：然后想借用别人家的GPU资源，瞅瞅这配置： 于是乎开始了漫长的配置环境之路，早在今年3月时试过一次，但终究以失败告终（渣渣本渣，但当时也真的是尽力了，各种尝试没安装成功）后放弃，终于等到暑假，深深地感受到时间紧迫，故而再次尝试。OK，以上是背景，接下来进入正题。一、下载cuda10.1我用的链接是：wget https://devel
Ubuntu14.04+caffe+cuda 环境搭建以及MNIST数据集的训练与测试一、ubuntu14.04的安装：ubuntu的安装是一件十分简单的事情，这里给出一个参考教程：二、cuda的安装：1、首先下载nvidia cuda的仓库安装包(我的是ubuntu 14.04 64位，所以下载的是ubuntu14.04的安装包，如果你是３２位的可以参看具体的地址，具体的地址是https://d
python对CUDA扩展有不错的支持，CUDA通过大量线程的并行化可以大幅提高代码计算速度，一般python常用numba、pycuda套件来支持CUDA扩展。numba通过JIT编译器只需将numba装饰器应用到python函数中即可实现CUDA加速，而pycuda需要基于C/C++编写kernel，其移植性、直观性更佳，这里主要介绍pycuda的使用。1.向量加法示例使用了1个block，b
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2023-07-02 21:03:24
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