# 使用Python计算CUDA占用的完整指南
在这篇文章中，我们将逐步学习如何通过Python计算CUDA的占用情况。CUDA是一种由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，广泛用于深度学习和高性能计算。因此，了解如何监测CUDA资源的使用是十分重要的。
## 流程概览
以下是实现“Python计算CUDA占用”的整体流程。你可以根据这个流程逐步实现该功能。
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-04 04:00:03
116阅读
目录1.什么是CUDA？2.适用设备:3.GPU的硬件结构4.CUDA的线程层次5.CUDA程序的编写6.CUDA线程索引7.实际编程7.1 向量相加7.2 图像亮度调整7.3 矩阵相乘7.4 卷积操作对图像进行模糊1.什么是CUDA？CUDACompute Unified Device ArchitectureCUDA C/C++基于C/C++的编程方法 支持异构编程的扩展方法 简单明了的API
刚刚入坑，在配置环境上踩了不少坑，所以根据自己的经验整理了帖子，给自己留一个记录，也可以给大家做一个参考。目录一、首先安装python（本人已安装的python版本为3.9.6）二、安装Anaconda3三、安装CUDA四、安装cudnn 五、环境变量添加六、下载pytorch七、如何在pycharm中导入新创建的环境一、首先安装python（本人已安装的python版本为3.9.6）备
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2023-10-25 21:25:40
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# Python与CUDA：高效利用GPU的指南
随着深度学习和科学计算的快速发展，利用图形处理单元（GPU）进行计算已经成为一种趋势。NVIDIA的CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个并行计算平台，允许开发者利用GPU的强大计算能力。本文将探讨如何在Python中使用CUDA，并提供代码示例，帮助读者理解这一技术。
## 什么是CUDA？
虽然高清实时的3D图像/视频要求日益不能满足市场需求，但是可编程的图像处理单元（GPU）已经演变成具有巨大计算能力和超高存储带宽的高度并行、多线程的多核处理器，如下图，CPU和GPU之间的浮点性能差异的原因是：GPU专门为密集型计算、高度并行计算设计（例如，图像渲染），因此此类设计需要更多的晶体三极管来进行数据处理而不是数据缓存和流程控制，其区别如下图所示，更具体地说，GPU更适合处理数据并行计算
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2024-07-21 08:55:45
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这两天看到Vasily Volkov牛人的ppt，对如何更有效的使用GPU做通用计算提出了增加线程级并行以外的另一种方法---增加指令级并行，受益匪浅。刚好也没找到中文版本，就翻译过来与大家交流下，有错误请各位牛人指正，所有的实验结果和图片均出自原ppt。请参考《Better Performance at Lower Occupancy》后面两个案例有时间会放上来...
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2024-06-17 16:57:12
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信号与图像处理很多信号与图像处理算法的计算密度非常高，随着GPU通用计算的快速发展，越来越多的算法实现了在GPU上运行，获得令人满意的加速。在NVIDIA推出CUDA技术之前，尽管开发不方便，不少研究者利用图形API和各种Shader语言（HLSL、GLSL、Cg等）实现了一些图像分割、CT图像重建、快速傅立叶变换、图像以及音视频编解码等算法。AMD的Brook+尤其是CUDA技术的推出极大地方便
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2024-06-17 04:56:46
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笔者CUDA学习系列汇总传送门（持续更新）：编程语言|CUDA入门笔者在CUDA学习(十)：向量内积的多种方法实现CUDA(六):多种方法实现向量加 两篇文章中,已经用了多种方法来实现向量内积和向量加,但一直没有详细记录各种方法的区别以及这些方法之间的速度差距等等. 这里笔者再做一份笔记,浅谈cuda加速的基本技巧. 并记录下各种方法快慢的原理。 文章目录一、前言二、opencv对图像求和 41m
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2023-07-23 21:44:38
273阅读
概念 CUDA —— 由NVIDIA推出的通用并行计算架构 —— 该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 —— 包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎&n
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2023-07-23 21:44:21
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# 计算的未来：Python与GPU计算（CUDA）
随着数据科学和机器学习的迅速发展，传统的CPU计算在处理大量数据时显得力不从心。为了应对这一挑战，很多开发者转向使用GPU（图形处理单元）进行并行计算。本文将介绍如何使用Python通过CUDA进行GPU计算，并提供简单的代码示例来帮助理解。
## 什么是CUDA？
CUDA（Compute Unified Device Architec
# 如何实现“PyTorch CUDA占用少” – 新手开发者指南
在深度学习领域，PyTorch是一款非常强大的库。利用GPU加速计算的功能，在训练神经网络时能够大大提高速度。然而，如何有效利用CUDA设备，确保我们不会过度占用资源，尤其是在资源有限的情况下，是每位开发者都需要面对的问题。接下来，我将为你提供一份简明的指南，帮助你了解如何实现“PyTorch CUDA占用少”。
## 流程概
原创
2024-10-06 05:20:14
67阅读
# 使用 PyTorch 打印 CUDA 占用的完整指南
在深度学习和大规模计算中，处理图形计算的显存占用是必不可少的。PyTorch 提供了丰富的 API，可以帮助我们实时监控 CUDA 设备上的显存使用情况。今天，我将带着你一起实现“打印 CUDA 占用”的功能。
## 整体流程
在实现打印 CUDA 占用的过程中，我们可以将其分解为几个步骤，具体如下：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-10-02 05:07:17
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一、硬件与环境显卡：GTX 1080 系统：Ubuntu 14.04 CUDA：cuda_8.0.44_linux.run cuDNN：cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz注意：GTX1080显卡必须用CUDA 8.0版本。CUDA从此处下载。切记，千万不要下载 deb 包，否则后方无数坑在等着你。 CUDA下载界面
GTX1080显卡必须用cuDNN-
前文书说到，类似tensorflow和pytorch这种框架有一个很大的优点就是提供了对GPU的支持， 那么，如果我们的电脑上正好有一块十分强劲的显卡 就请跟着下面的教程配置本地的CUDA, cuDNN环境 这样就可以让我们使用GPU版本的tensorflow和pytorch啦！ 十分钟配置本地CUDA, cuDNN1. CUDA1.1 卸载1.2 安装2 NVIDIA驱动程序2.1 设置独立显卡
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2024-03-23 11:18:32
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加速计算基础 CUDA Python
在当今快速变化的技术背景中，CUDA（Compute Unified Device Architecture）作为 NVIDIA 提供的一种并行计算平台，因其强大的计算能力而受到越来越多的关注。Python 作为一种易于学习和使用的编程语言，为开发者提供了良好的开发环境，将这两者结合起来，从而实现GPU加速的计算，成为了高性能计算的一种重要方式。
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CUDA高性能并行计算学习笔记1----认识CUDACUDA C基础函数类型限定符执行配置运算符五个内置变量变量类型限定符转载链接 CUDA C基础CUDA C是对C/C++语言进行拓展后形成的变种，兼容C/C++语法，文件类型为”.cu”文件，编译器为”nvcc”，相比传统的C/C++，主要添加了以下几个方面：函数类型限定符执行配置运算符五个内置变量变量类型限定符其他的还有数学函数、原子函数、
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2024-07-09 20:03:12
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# PyTorch查看CUDA占用显存
## 引言
在深度学习领域，使用图形处理单元（GPU）进行模型训练和推断已经成为主要趋势。而PyTorch作为一款流行的深度学习框架，提供了对GPU加速的支持。然而，有时我们需要查看当前PyTorch模型在GPU上占用的显存情况，以便更好地分析和优化模型。在本文中，我将向你展示如何实现“PyTorch查看CUDA占用显存”。
## 整体流程
下面是实现“
原创
2023-10-30 05:54:33
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1.环境说明经过几天的填坑，在这个环境下，终于成功安装上了支持GPU的dlib：win10 + vs2015 + dlib19.18+cuda9.0+cudnn7.6+cmake3.15.32.装dlib的目的目的是为了利用face_recognition组件实现视频人脸识别，而这个组件是基于dlib的。3.具体过程3.1 安装cuda9.0+cudnn7.6这个下载和安装比较简单，直接上官网就o
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2024-07-06 09:01:53
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占用率计算器：有几个API函数可以帮助程序员根据寄存器和共享内存的要求来选择线程块大小：占用计算器API cudaOccupancyMaxActiveBlocksPerMultiprocessor可以根据内核的块大小和共享内存使用情况提供占用率预测。 该函数根据每个多处理器的并发线程块数来报告占用情况。请注意，此值可以转换为其他指标。 乘以每块的warp数量会得到每个multiprocessor的
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2024-09-03 19:23:29
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这两天看到Vasily Volkov牛人的ppt，对如何更有效的使用GPU做通用计算提出了增加线程级并行以外的另一种方法---增加指令级并行，受益匪浅。刚好也没找到中文版本，就翻译过来与大家交流下，有错误请各位牛人指正，所有的实验结果和图片均出自原ppt。请参考《Better Performance at Lower Occupancy》后面两个案例有时间会放上来...
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