终于，在倒腾了4天后，搭好了环境！ 1. NVIDIA驱动安装 添加Graphic Drivers PPA： $sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 更新Nvidia驱动程序： $sudo apt-get update 在System Settings -> Software & Updates -> Additi
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2024-06-24 09:36:18
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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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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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# 用Python跑模拟解决实际问题
在现代科学和工程领域，模拟是一种非常强大的工具，能够帮助我们理解复杂系统的行为。Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，因此非常适合用于开展模拟研究。在本文中，我们将介绍如何使用Python来运行模拟，并通过一个具体的实际问题来演示模拟的过程。
## 实际问题描述
假设我们要研究一家咖啡店的营业情况。我们想了解不同时间段内咖啡店的客流量，以便更好
原创
2024-05-14 04:50:03
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# 使用CUDA加速Python代码项目方案
## 1. 引言
随着大数据和深度学习的发展，传统的CPU计算方式在处理速度和效率上常常显得力不从心。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，能够充分利用GPU的计算能力，从而大幅提高计算速度。本文将介绍如何在Python中使用CUDA对代码进行加速，并提供一个完
1. CPU 概念「中央处理器」的简称作用：负责执行程序，例如：Office 软件，Safari 浏览器等等应用举例：让 ALU 进行数学运算、和内存通信，然后读/写值2. 构成指令地址寄存器：一个寄存器，存当前指令的内存地址，追踪程序运行到哪里了指令寄存器：存当前指令3. 阶段第一个阶段：取指令阶段，负责拿到指令第二个阶段：解码阶段
指令由「控制单元」进行解码控制单元
组成：由逻辑门组成作用：「
# 如何使用CMD在Sublime Text中运行Python脚本
Sublime Text是一种流行的文本编辑器，因其简洁的界面和强大的插件体系而备受开发者的欢迎。虽然Sublime Text本身并不提供默认的终端支持，但我们可以通过命令提示符（CMD）来运行Python脚本。本文将介绍如何在Windows环境下使用CMD运行Python脚本，并提供实际示例。
## 准备工作
在开始之前，
原创
2024-10-18 07:46:26
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# 使用Python运行BKMR模型解决实际问题
在统计学中，BKMR（Bayesian Kernel Machine Regression）模型是一种强大的回归模型，可以用于处理复杂的非线性关系和高维数据。本文将介绍如何使用Python编程语言运行BKMR模型，并通过一个示例来解决一个实际问题。
## BKMR模型简介
BKMR模型是基于核机器回归的贝叶斯方法，可以用于发现变量之间的复杂关
原创
2024-04-23 05:05:56
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不知道国庆期间你在干什么呢？小帅b看了阅兵，感觉真的很震撼，甚至差点泪目，感受到了祖国的强大和自豪。这几天回家和家人朋友聚了聚，转眼间国庆假期就过去了，大伙都调整了状态，继续干。熟悉小帅b的老读者都知道，小帅b有个尿性，就是每个月会精选 GitHub 上面比较不错的开源 Python 项目，然后分享给大家，这次分享的是 9 月份的，在开始分享之前，还是要问你一句：你又胖了么？哈哈好了
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2024-09-06 00:05:54
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近期由于毕设需要使用Yolo，于是经过两天捣腾，加上看了CSDN上各位大佬的经验帖后，成功搭建好了GPU环境，并能成功使用。因而在此写下这次搭建的历程。万事开头难，搭建环境很费时间，如果一开始版本不对应，到后面就要改来改去，很麻烦。首先要注意以下事项：1. 你的显卡驱动版本。2. 你的显卡算力。3. Cuda和Cudnn版本对应问题。4. Torch和Python对应关系。我个人配置如下：Pyth
我们如果要想使用opencv中的gpu模块，就必须再一次编译opencv中cuda模块，因为我们默认下载的opencv官方库下的build文件夹下是没有cuda模块的lib，dll文件的。因此我们需要再一次编译opencv的sources源码。在这里我不仅添加了opencv_contirb的扩展库，同时也添加了cuda支持。首先，要想使用cuda模块，就必须要确保你的显卡是nvidia的。1.需要
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2023-11-30 16:15:23
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# 如何用GPU跑Python代码
## 问题描述
假设我们有一个大规模的数据集，需要对其进行复杂的计算，例如图像处理、机器学习模型训练等。在普通的CPU上运行Python代码可能会非常耗时，为了提高计算效率，我们可以利用GPU来加速代码的执行。
## GPU介绍
GPU（图形处理器）是一种专门用于处理图形和计算密集型任务的设备。与CPU相比，GPU具有更多的核心和更强大的并行计算能力，能够同
原创
2023-08-30 03:17:50
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# 使用Python与CUDA构建高性能计算程序
在先进的计算任务中，使用GPU加速的程序已经成为主流，尤其是在机器学习、图像处理和科学计算等领域。而CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的并行计算框架，允许开发者利用显卡的强大计算能力。本文将一步一步教你如何在Python中使用CUDA。
## 1. 整体流程
在开始之前，先介绍
原创
2024-10-10 03:46:06
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目录一、前言二、官方教程三、版本选择四、下载CUDA五、安装CUDA1、选择解压路径2、解压完之后系统检查3、选择自定义安装4、测试安装是否成功六、下载cuDNN七、安装1、解压缩2、添加Path环境变量-系统变量3、验证安装是否成功执行bandwidthTest.exe执行deviceQuery.exe 一、前言windows11 版本安装 CUDA ，首先需要下载两个安装包CUDA tool
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2024-04-05 08:08:41
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# 使用Python和CUDA进行高性能计算
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算架构，可以利用显卡的强大计算能力加速计算任务。通过结合Python和CUDA，程序员可以轻松地在GPU上运行高性能计算重负载任务。本文将介绍Python如何利用CUDA进行计算，并提供示例代码。
## 1. 安装CUDA和相关库
在
原创
2024-09-13 05:39:23
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CUDA Python详细教程(含环境配置和源码)环境配置安装Anaconda 因为本次课程课件描述部分是以ipython文件形式呈现，对于windows用户需要配置Jupyter-lab。如您已经有了可以查看ipython文件的环境，可以忽略此步骤 下载地址，并按照程序步骤安装： https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads安装CU
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2023-07-23 21:48:17
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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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# Python 如何用 CUDA 运行程序：项目方案
## 项目背景
随着数据科学、机器学习和深度学习等领域的快速发展，对大规模数据计算的需求日益增长。传统的 CPU 在处理高并发、大规模计算任务时往往效率不足，而 GPU（图形处理单元）因其强大的并行计算能力越来越受到关注。另一方面，Python 作为一种热门的编程语言，虽然易于使用，但本身并不支持 GPU 运算。因此，需要有一种方法能够将
原创
2024-10-19 08:49:39
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1. cuda下载安装及配置1.1 检查看自己的电脑是否能安装cuda。方法如下：打开控制面板，然后在右上方的搜索框里输入NVIDIA，如下图所示：第一张是打开控制面板时的图，第二张是输入NVIDIA之后，从图中的左上角可以看到搜索出来的NVIDIA。 完成上一步骤后，进入如下界面，在该界面里可以查看NVIDIA的一些信息，显卡的驱动版本，如下图的左侧菜单所示。 点击帮助菜单，在下拉的菜单里选择系
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2024-04-08 12:30:20
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这部分内容主要是介绍一些专门为CUDA应用程序设计的调试工具和方法。设计这些工具和方法的目的是让我们可以在代码运行的时候检查应用程序。接下来，代码检查将被分成两个独立但是相关的部分，分别是内核调试和内存调试。内核调试是指在运行中检查内核执行的流和状态的能力。CUDA调试工具让我们能检查GPU上任何线程以及任何代码位置的任何变量的状态。在检查应用程序正确性的时候，这会变得非常有用。内存调试专注于发现
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2023-10-09 22:32:31
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