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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三、pycuda3.1 安装pycuda方法一： 先明确自己服务器上的Python解释器和CUDA的版本 然后在这个网站https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pycuda上下载pycuda的安装文件找到pycuda 如：pycuda‑2020.1+cuda101‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl pycuda‑2020.1表示pyc
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2023-08-09 17:42:27
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简介pytorch是非常流行的深度学习框架。下面是Windows平台配置pytorch的过程。一共需要安装cuda、pycharm、anancoda、pytorch。主要介绍cuda和pytorch的安装。安装cuda1. 根据自己的显卡，选择合适的cuda版本。百度输入CUDA，进入官网下载。下载结束后，进行安装。安装结束后，自动弹出此窗口。一路下一步在环境变量中，添加cuda的路径在cmd中
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2023-07-02 22:40:51
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python对CUDA扩展有不错的支持，CUDA通过大量线程的并行化可以大幅提高代码计算速度，一般python常用numba、pycuda套件来支持CUDA扩展。numba通过JIT编译器只需将numba装饰器应用到python函数中即可实现CUDA加速，而pycuda需要基于C/C++编写kernel，其移植性、直观性更佳，这里主要介绍pycuda的使用。1.向量加法示例使用了1个block，b
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2023-07-02 21:03:24
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构建CentOS7 + cuda 11 + cudnn8 + openfoam2.3.x 的 Docker 镜像在CentOS 服务器上安装Docker下载Nvidia官方Docker镜像启动镜像安装openMPI安装依赖编译openmpi环境变量开启ssh服务 和 端口映射centos bug源码编译 OpenFOAM-2.3.x编译cfd和dem程序打包发布镜像将容器变为镜像 contain
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2024-08-08 13:31:19
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Python学习工具安装第六期 — Windows下 Cuda的下载与安装预导知识这一期我们来介绍如何在Windows上安装CUDA，使得对图像数据处理的速度大大加快，在正式的下载与安装之前，首先一起学习一下预导知识，让大家知道为什么使用GPU可以加速对图像的处理和计算，以及自己的电脑是否可以使用GPU加速。写在前面：在深度学习中，我们常常要对图像数据进行处理和计算，而处理器CPU因为需要处理的事
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2023-10-18 22:21:14
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# Python 配置 OpenCV CUDA 的教程
OpenCV 是计算机视觉领域中最流行的库之一。它提供了大量的图像处理功能，并可以通过 CUDA 构建 GPU 加速的应用程序。配置 OpenCV 使用 CUDA 可以显著提高图像处理和计算的效率。本文将介绍如何在 Python 环境中配置 OpenCV 和 CUDA，并提供代码示例。
## 1. 安装前的准备
在安装 OpenCV 和
深入浅出谈CUDA－CUDA详解(3)
7. 利用 CUDA 进行运算到目前为止，我们的程序并没有做什么有用的工作。所以，现在我们加入一个简单的动作，就是把一大堆数字，计算出它的平方和。首先，把程序最前面的 include 部份改成：#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <cuda_run
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2024-08-19 15:47:01
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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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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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在Docker中配置CUDA
在深度学习和计算机视觉领域，CUDA是一个非常重要的工具，它提供了GPU加速计算的功能，可以大大加快训练和推理的速度。在Docker中配置CUDA可以让我们方便地在不同的环境中进行开发和部署。
本文将介绍在Docker中配置CUDA的步骤，并提供相应的代码示例。我们假设你已经安装好了Docker，并且有一块支持CUDA的GPU。
### 第一步：安装NVIDIA
原创
2024-01-03 12:21:20
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由于之前已经在Ubuntu 14.04 x64上面安装cuda7.0+caffe， 并且已经配置好，caffe也已经跑通。但是最近需要使用Torch，而Torch对cuda的要求是8.0，因此决定对cuda的版本进行升级，以满足Torch平台的需求。而最新版的caffe也已经支持cuda8.0。话不多说，开始安装cuda8.0。 1. 电脑配置显卡：GeForce GTX TITAN X
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2024-04-20 15:17:34
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pytorch的安装python库的安装python库的安装可以直接在python官网上下载，但是下载后的只有python本身而没有其他三方库。我们知道在python编程中最头疼的就是版本兼容问题，因此单下python可能会对后续编程产生不必要的bug，因此选择合适的包管理工具尤为重要。“工欲善其事，必先利其器。” Anaconda 是一个基于 Python 的数据处理和科学计算平台，它已经内置了
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2023-11-02 08:45:56
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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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# 项目方案：Python如何下载CUDA
## 1. 简介
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算框架，可用于在GPU上加速计算。Python作为一种流行的编程语言，也可以结合CUDA进行GPU编程。本文将介绍如何在Python中下载和安装CUDA，并提供相关代码示例。
## 2. 安装CUDA
### 2.1
原创
2023-09-12 18:49:05
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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。
如何查看Docker中的CUDA
在使用Docker进行深度学习等GPU加速计算时，通常会涉及到CUDA的安装和配置。然而，在已经安装了CUDA并且运行了包含CUDA的Docker容器后，我们可能会想要确认CUDA是否正确地被加载和使用。本文将介绍如何查看Docker中的CUDA，并解决一个实际问题。
## 问题描述
假设我们已经使用以下命令在Docker中启动了一个包含CUDA的深度学习容
原创
2023-12-20 08:18:33
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一直用的TensorFlow（keras）来完成一些工作，因许多论文中的模型用pytorch来实现，代码看不懂实在是不太应该。正好趁此假期，疫情原因无法出去浪，在家学一下pytorch。游戏用笔记本自带GeForce 1050显卡，可用GPU，想着不用白不用，先装一个GPU版本再说。但是我按照网上的所有方法，torch.cuda.is_available()总是返回False。有轻微强迫症的我，不
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2024-02-05 19:41:10
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标题：Python配置OpenCV CUDA加速
概述：
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，用于图像处理和计算机视觉任务。为了提高OpenCV的性能，可以使用CUDA（Compute Unified Device Architecture）加速，利用GPU的并行计算能力进行加速。本文将介绍如何配置Python环境，以实现OpenCV的CUDA加速，并提供代码示例方便读者理解和实践。
引
原创
2023-08-28 07:41:27
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