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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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
# 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
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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？
文章目录CUDA中的流序内存分配1. Introduction2. Query for Support3. API Fundamentals (cudaMallocAsync and cudaFreeAsync)4. Memory Pools and the cudaMemPool_t注意：设备的内存池当前将是该设备的本地。因此，在不指定内存池的情况下进行分配将始终产生流设备本地的分配。注意：`
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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# 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 |
| -
原创
2024-10-02 05:07:17
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准备：一块计算性能大于等于3.0的NVIDIA的显卡 （不知道自己的NVIDIA GPU的计算性能的可以在这里查到： https://developer.nvidia.com/cuda-gpus ）装有Linux系统的电脑 （本文以Ubuntu 16.04.2 LTS Gnome 64位系统为例展开，其他的也是大同小异）Python 3.6 (建议使用Python3版本，而不是2.7版，部分Lin
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2024-08-07 11:16:04
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背景故事的起源来源于这样一篇关于序列化/反序列化优化的文章https://www.ververica.com/blog/a-journey-to-beating-flinks-sql-performance,当把传输的对象从String变成byte[]数组后，QPS直接提升了50%flink的网络数据交换优化在flink中对于每个算子之间的跨网络数据交换，序列化和反序列化都是不可以避免的一环，上游
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2024-09-19 20:31:42
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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-
# 评估Redis中String占用的长度的项目方案
## 背景
Redis是一个高性能的键值数据库，常用于缓存和存储临时数据。在使用Redis时，了解字符串数据类型的长度非常重要，这不仅能帮助我们优化内存使用，还能提高应用程序的性能。本方案将介绍如何评估Redis中String占用的长度，并提供示例代码及实现步骤的可视化。
## 目标
本项目的目标是构建一个模块，用于计算和监控Redis
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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20200411更新：经过评论区 @鹤汀凫渚 的指导，我成功的用最简单的方法在python中调用到了GPU加速后的函数，这里把这位朋友的评论贴出来供各位参考： 以下原文：本文的核心目的就是加速，在实时图像处理的路上，没有什么比得上加速，速度足够快就能上更复杂的模型，速度足够快就能有更多的预处理，总之，加速就是一切。为了弥补Opencv-Python接口没有cuda加速的缺
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2023-10-14 18:47:09
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文章目录一、简介二、numba 使用Python写CUDA程序有两种方式：NumbaPyCUDAnumbapro现在已经不推荐使用了，功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。一、简介numba Numba通过及时编译机制（JIT）优化Python代码，Numba可以针对本机的硬件环境进行优化，同时支持CPU和GPU的优化，并且可以和Numpy集成，使Python代码可以在GPU
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2023-11-01 17:12:15
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Cuda编程模型基础知识cuda程序执行流程cuda程序cuda程序的层次结构cuda内置变量向量加法程序实例GPU内存GPU 内存类型内存作用域&生命周期寄存器本地内存共享内存共享内存的访问冲突全局内存内存管理GPU全局内存的分配与释放Host内存分配与释放统一（Unified）内存分配与释放CPU与GPU内存同步拷贝代码实例cuda程序执行与硬件映射GPU流式多处理器warp技术细节
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2023-09-30 13:50:24
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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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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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# 如何开启CUDA Python：解决实际问题的指南
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种多线程计算平台，允许开发者使用C、C++和Fortran编写并行计算应用程序。Python也可以与CUDA紧密结合，从而利用显卡进行高效计算。本文将详细介绍如何在Python中开启CUDA，包括环境配置、代码示例，并解决一个实际问题。
