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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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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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
深度学习CUDA测试程序出现问题时，我们常常需要系统性地进行排查与解决。以下是我在解决此类问题时的详细过程。
## 问题背景
在日常的深度学习模型训练中，我们使用CUDA以加速计算。然而，我在运行某个深度学习CUDA测试程序时，发现程序频繁崩溃，并且输出错误信息不明确。这一问题导致了模型训练的延误，影响了工作进度。
现象描述
- 深度学习测试程序启动时，偶尔会在初始化阶段卡住，最终崩溃。
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")
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1_0 并行计算与计算机架构【CUDA 基础】1.0 并行计算与计算机架构并行计算其实设计到两个不同的技术领域：计算机架构（硬件）：生产工具并行程序设计（软件）：用工具产生各种不同应用1.1 并行性写并行程序主要是分解任务，一般把一个程序看成是指令和数据的组合，当然并行也可以分为这两种：指令并行数据并行我们的任务更加关注数据并行。任务并行多出现在各种管理系统，比如我们天天用的支付系统，基本上每时每
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2024-07-25 09:46:03
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从简，不说废话：# 数字、字符串、tuple都是不可变对象
# list、dict是可变对象
#Python函数参数对于可变对象，函数内对参数的改变会影响到原始对象；对于不可变对象，函数内对参数的改变不会影响到原始参数。原因在于：可变对象，参数改变的是可变对象，其内容可以被修改。不可变对象，改变的是函数内变量的指向对象。
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
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
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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CUDA编程入门Hello World首先一段程序写个hello world#include <stdio.h>
__global__ void hello(){
printf("Hello, threadIdx is:%d\n",threadIdx.x);
}
int main(){
hello<<<1,32>>>();
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2023-12-16 20:53:15
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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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1、前言在使用tensorrt的时候，一般是使用cpp，对于cpp基础一般的同学不是很友好，尤其是在学习的过程中，而cpp主要是在部署的时候用到，最近了解到了Nvidia推出的cuda-python库，与之前的pycuda有类似的功能，但整体的编码风格与cpp类似，可以参考下文的代码，转成tensorrt之后，可以在python中先编写后处理的方式，有需要时再改写成cpp，也是一种不错的方式，但p
# 如何在Python中使用CUDA运行程序
在现代计算中，利用GPU（图形处理单元）加速计算任务逐渐成为趋势。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，使得开发者能够在NVIDIA GPU上运行程序。本文将指导你如何在Python中使用CUDA来运行程序。
## 整体流程
在开始之前，我们先看看整个流程
原创
2024-10-21 04:44:36
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一 测量程序运行时间 1主机端测时 由于CUDA API函数都是异步的，为了准确测量CUDA调用运行的时间，首先要使用cudaThreadSynchronize(),同步cpu与gpu之后，才能结束测时。 2设备端测时 使用clock()函数，这个函数测的结果是一个block在gpu中上下文保持...
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2012-06-25 21:25:00
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