摘要：本文论述了使用CUDA C编写Windows Console Application、动态链接库(DLL)、在 .NET 中使用CUDA C编写的DLL的基本方法。1、 CUDA C编写Windows Console Application下面我们从一个简单的例子开始学习CUDA C。打开VS，新建一个CUDAWinApp项目，项目名称为Vector，解决方案名称为CUDADemo。依次点击
题目程序设计题：请使用委托实现信用卡用户定时还款功能 本题的应用场景解释：用户有一张信用卡，信用卡有一个总额度；每个月会有信用卡账单显示月消费总额，月消费总额是小于信用卡总额度的；用户有若干储蓄卡，可选择某张储蓄卡进行还款；还款是指从储蓄卡中划走信用卡的月消费总额到信用卡；如果储蓄卡余额不足则还款动作不成功。要求如下：①必须使用委托 ②事件的触发方式是每个月的到期还款日；一、题目分析1.标题要求使
## Pytorch指定多张CUDA
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，通常会使用GPU来加速计算，提高训练速度。PyTorch提供了简单易用的API来在CUDA上运行代码。在某些情况下，我们可能需要指定多张CUDA设备来加速计算，这样可以充分利用多个GPU的性能。
### CUDA环境配置
首先，确保你的计算机上已经正确安装了CUDA驱动和对应版本的cuDNN。接下来，在PyTo
原创
2024-06-20 03:35:42
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前言 并行就是让计算中相同或不同阶段的各个处理同时进行。目前有很多种实现并行的手段，如多核处理器，分布式系统等。本专题的文章将主要介绍使用 GPU 实现并行的方法。参考本专题文章前请务必搭建好 CUDA 开发平台，搭建方法可以参考上一篇文章。GPU 并行的优缺点 优点： 1. 显存具有更大的内存带宽 2. GPU 具有更大量的执行单元 3. 价格低廉 缺点： 1. 对
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2024-02-08 17:06:14
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NVIDIA最近发布了备受期待的RTX 30系列显卡。其中，性能最强大的RTX 3090具有24GB显存和10496个CUDA核心。而2018年推出的旗舰显卡Titan RTX同样具有24GB显存。 RTX 3090在深度学习训练任务中，性能表现究竟如何，它能否取代Titan RTX成为最强消费级AI训练卡？现在已经有了答案。国外两位AI从业者在拿到这款显卡后，第一时间测试了其在Ten
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2024-03-25 13:51:06
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CUDA 动态并行1.cuda执行模型 最近开始学习cuda，在研读完GPU硬件结构与CUDA编程接口后，对cuda的理解如下：cuda执行过程分为五个部分。1.分配主机内存与设备显存；2. 将数据从内存复制到显存；3.执行核函数；4.将数据从显存复制到内存；5.释放主机内存与设备显存。 图1 cuda执行流程
核函数kernel<<<grid,block>>
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2024-07-19 09:34:27
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10系的显卡换成30系显卡后，之前配好的深度学习环境出现了兼容问题，索性重装系统，从零开始配环境，过程中也出现了各种对新显卡不兼容的情况，以下的配置是本人摸索最终成功的版本，特此记录一下。 首先就是安装ubuntu18.
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2024-04-02 17:41:50
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随着深度学习模型的快速发展，使用多张 GPU 卡加速训练已经成为一项常见需求。特别是在使用 Ollama 模型时，充分利用 GPU 资源可以显著提高训练效率。然而，许多用户在这一过程中遭遇了各种挑战。本文将详尽记录如何解决“ollama使用多张gpu卡”的问题，带你一步步走过这个过程。
## 背景定位
在过去的几个月中，随着 Ollama 模型需求的增加，很多用户都希望能够在多张 GPU 上运行
本部分主要来看一下在使用延迟渲染基础上采用多重采样技术来解决抗锯齿问题，至于延迟渲染便不再赘述，有兴趣可参照之前实现了解vulkan_延迟渲染。一、实现原理：了解延迟渲染原理的话，你肯定会知道延迟渲染的缺陷之一便是：不能使用硬件AA（MSAA），所以使用了延迟渲染之后，UE4等引擎只支持FXAA跟TXAA。本部分我们主要是讲述在vulkan延迟渲染中实现MSAA：CPU端查看硬件支持的多从采样量级
# Docker中使用多张GPU的方法
在深度学习和机器学习中，使用GPU可以大大提高模型的训练速度。但是，当我们使用Docker来管理我们的环境时，如何在容器中利用多个GPU呢？本文将介绍如何使用`docker run --gpus`命令来在Docker中使用多张GPU，并提供相应的代码示例。
## Docker与GPU
Docker是一种容器化平台，可以将应用程序和它们的依赖项打包到容器
原创
2023-08-28 11:01:55
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一、 前言长期在做数据处理的工作，经常跑一些数据处理的脚本，因为需要跑的文件太大，为了充分的利用服务器的计算资源。往往需要编写多线程，多进程任务来缩短数据处理的时间(当然还有利用GPU运算也可以大大的缩短数据处理的时间)。一般来说，使用python编写多进程脚本有利于利用服务器的多核资源实现并行运算。二、实验环境python3..7Anaconda 集成环境操作系统：linux(cenos7.3)
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2024-09-27 13:24:22
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# 使用多多卡 CUDA 在 Python 中加速程序
在进行大规模计算或深度学习任务时，利用 GPU 进行加速是非常重要的。而 NVIDIA 的 GPU 搭载了 CUDA 并行计算平台，通过 CUDA，可以在 GPU 上并行计算，从而显著提高计算速度。在 Python 中，我们可以通过 PyCUDA 库来使用 CUDA 加速程序。
## 什么是 CUDA
CUDA 是 NVIDIA 开发的
原创
2024-06-09 03:42:54
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PyTorch 101，Part4：内存管理以及使用多个GPU这篇文章涉及到PyTorch高级的GPU管理，包括如何为你的神经网络配置多个GPU，是否使用数据或者模型的并行计算。我们用最佳的实践总结了如何调试内存错误。这里是我们PyTorch 101系列的第四部分，在这篇文章中，我们将会涉及到多GPU的使用。在这个部分我们将会涉及：如何让你的网络使用多个GPU，使用数据或者模型并行计算。当创建一个
问题： 1.笔记本ubuntu 16.04系统无法检测双屏，xrandr不显示hdmi接口或hdmi disconnectted 2.nvidia-smi的最下方显示No running processes found 3.nvidia-settings显示ERROR: Unable to load info from any available system 或 nvidia-settings能
1月21日，阿里云发布异构计算解决方案：弹性GPU实例和FPGA解决方案。它们能为客户提供高效率、低延迟的实时计算。在数据安全性有保障的前提下，提供灵活弹性的异构计算资源。弹性GPU产品2016年底开放邀测以来，视频、渲染和计算等领域众多用户已在使用。
弹性GPU实例弹性GPU实例是阿里云为客户定制的支持多家GPU的弹性计算GPU系列产品。
性能介绍以最新的弹性GPU实例来看，
# Python 使用 CUDA 进行多卡训练的调试方法
随着深度学习的迅速发展，GPU 加速已经成为了训练深度神经网络的标准配置。在实际应用中，很多情况下我们会使用多张 GPU 进行训练，但是多卡训练往往会引入一些额外的复杂性，尤其是在调试时。本文将介绍如何在 Python 中指定训练时进行 CUDA 调试，特别是在多卡环境下的情况。
## 流程图
在开始之前，我们可以先通过一个流程图了解
Memorykernel性能高低是不能单纯的从warp的执行上来解释的。比如之前博文涉及到的，将block的维度设置为warp大小的一半会导致load efficiency降低，这个问题无法用warp的调度或者并行性来解释。根本原因是获取global memory的方式很差劲。众所周知，memory的操作在讲求效率的语言中占有极重的地位。low-latency（低延迟）和high-bandwidt
CUDA是NVIDIA公司开发的并行运算平台，主要用于需要GPU加速的应用，目前很多做深度学习研究的人员使用caffe和cuda平台做模型训练和相关应用。而cuda的安装有时候是很容易出问题的，比如当有集成显卡和独立显卡并存的情况。而cuda的安装方式也有几情况，可以参考cuda的安装手册【安装手册】。 Ubuntu14.04目前来说是一个相对兼容性很好的平台，CUDA截至到目前已经发布到9.0
安装环境：win10+2070super1.Cuda的下载安装及配置（1）测试本机独立显卡是否支持CUDA的安装，点击此处查询显卡是否在列表中。（2）查看自己是否能右键找到NVIDA控制面板，如果没有，去电脑控制面板寻找，点击控制面板-硬件和声音，若还是没有，打开Microsoft Store寻找安装，若还是没有，重装系统（3）首先打开Pytorch的官网查询目前最新的CUDA版本此处，也可安装旧
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2024-05-06 13:00:00
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展开全部1、具备modem功能的手机，一般来讲智能机都具备这个功能。少数的功能机也具备。SIM卡放32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e31333366303236在手机里面，通过USB连接电脑。但是电脑上要安装手机的驱动和相应的软件才能用。现在手机中例如小米等手机操作起来是很简单的，在电脑上安装小米助手，连接手机，点击通过USB访问网络即可。还可
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2024-05-29 09:09:02
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