本次安装参考了网上许多教程，结合自己的需求与理解，写下此篇博客，仅做本人总结使用。。一、前言windows10 版本安装 CUDA ，首先需要下载两个安装包CUDA toolkit（toolkit就是指工具包）cuDNN注：cuDNN 是用于配置深度学习使用二、安装工具的准备1. CUDA toolkit DownloadGA = General Availability,通用版本,指软件的通用版
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2024-03-29 15:06:53
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# 在Docker容器中安装CUDA驱动
随着人工智能和深度学习的迅速发展，NVIDIA的CUDA驱动程序成为了研究和开发中不可或缺的工具。为了更好地使用CUDA，我们通常会选择在Docker容器中进行开发与部署，但很多人不知道如何在Docker容器中正确安装CUDA驱动。本文将为大家详细介绍这个过程，并提供相关的代码示例。
## 1. CUDA和Docker的基本概念
### 1.1 CU
本文电脑：win10 64位家庭中文版 1803版本，i5-7300HQ ；显卡：GTX1050i;CUDA版本：cuda_9.0.176_win10.exe （链接：CUDA 9.0）cudnn版本：cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0（链接：cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip ）Tensorflow-GPU 1.1
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2024-07-24 11:43:07
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原因一般有二，一是品牌机性价比太差，二是想自己选自己喜欢的配件，有乐趣。三是零件自己选，靠谱不会被商家骗。 整体说来组装主机，需要购买的硬件 主要配件是CPU、主板、内存、硬盘、电源、机箱、显卡，算上外设和配件还有显示器、键盘鼠标，以及现在很少人配到的光驱\刻录机、独立声卡之类的。主板是主要配件的承载平台，主要配件是直接接在上面的。 在选择配件的时候，好考虑配件制件的接口兼容性问
1. list集合的哪一种遍历方式要快一些 下面时间是自己测试所得，不同情况时间不一致，但相对大小关系应该不变ArrayList 普通for循环：3ms 迭代器：6msLinkedList 普通for循环：6295ms 迭代器：28ms原因：接口RandomAccess中内容是空的，只是作为标记用。ArrayList实现了该接口，可随机访问，而LinkedList 没有。利用instanceof
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2024-10-12 20:16:46
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本文是《Python从零开始进行AIGC大模型训练与推理》（）专栏的一部分，所述方法和步骤基本上是通用的，不局限于AIGC大模型深度学习环境。 Docker AIGC等大模型深度学习环境搭建步骤主要包含如下步骤：CUDA驱动更新Docker创建CUDA安装与验证CUDNN安装与验证conda Python
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2023-09-06 11:17:28
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我有一个程序，当在使用nvprof进行分析后，表示大约98％的执行时间用于cudaDeviceSynchronize。在考虑如何优化以下代码时，我回到这里试图确认我对cudaDeviceSynchronize需求的理解。我的程序的总体布局是：Copy input array to GPU.
program<<<1,1>>>(inputs)
Copy output
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2024-09-27 15:27:01
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具体方法：(在安装过程中，重新分区即可把所有磁盘中的数据全部删除，格式化后重装，就是一个崭新的系统，如果不分区，只格式化重装，只是把以前的应用程序无法使用，比如杀毒软件，防火墙，等，重装后都需要重新安装这些程序，但相片、图片等一些非应用程序的文档还在)具体方法：详细方法:准备好系统光盘。驱动光盘。如果没有驱动光盘,先用备份驱动的工具备份驱动程序。步骤:首先进入BIOS设置光驱优先。1)首先按Del
一、配置 1.先安装VS2013，先安装VS，先安装VS（安装CUDA会配置VS文件，反向的话VS中找不到文件） VS安装参考：2.安装CUDA,我们选择的版本为10.1 2.1 CUDA下载路径：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_versi
异常场景执行如下命令，启动一个容器，同时在运行容器的时候调用GPUdocker run -d -p 6008:6008 --gpus all registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker/m3e-large-api:latest--gpus all参数说明：运行容器的时候调用本机的GPU运行容器出现如下异常：Error response from
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2024-06-21 08:33:15
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1.背景学习深度学习的话,肯定需要安装PyTorch和TensorFlow,安装这两个深度学习框架之前得安装CUDA. CUDA是什么? CUDA是一个并行计算平台和编程模型，能够使得使用GPU进行通用计算变得简单和优雅。Nvidia官方提供的CUDA 库是一个完整的工具安装包，其中提供了 Nvidia驱动程序、开发 CUDA 程序相关的开发工具包等可供安装的选项。2.安装过程(1)选择安装版本:
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2024-04-23 13:05:36
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前传：CUDA 与 显卡版本选择（实际是驱动版本）显卡驱动显卡驱动是封装成软件的程序，硬件厂商根据操作系统编写的配置文件。安装成功后成为了操作系统中的一小块代码，它是硬件所对应的软件，有了它，计算机就可以与显卡进行通信，驱使其工作。如果没有显卡驱动，显卡就无法工作。CUDA官网introduction：其是由NVIDIA发明的并行计算平台以及编程模型，它可以显著的提高GPU的计算性能。 官网int
使用docker容器启动jenkinsdocker run -d -u root --name jenkins-ser01 --restart=always -p 80:8080 -p 50000:50000 -v /data:/var/jenkins_home -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock jenkinsci/blueocean需要注意
GOMAXPROCS 是 Go 提供的非常重要的一个环境变量。通过设定 GOMAXPROCS，用户可以调整调度器中 Processor（简称P）的数量。由于每个系统线程必须要绑定 P ，P 才能把 G 交给 M 执行。如下图所示所以 P 的数量会很大程度上影响 Go Runtime 的并发表现。GOMAXPROCS 在 Go 1.5 版本后的默认值是机器的 CPU 核数 （runtime.NumC
ubuntu18.04安装CUDA 文章目录ubuntu18.04安装CUDA1.先要安装显卡驱动2. CUDA官网下载toolkit3. 安装CUDA4. 配置环境变量5. 查看CUDA版本 1.先要安装显卡驱动可通过ubuntu Software & Updates中的Additional Drivers安装比如可选择460或470驱动，笔者选择了460。此步骤不装也行，CUDA安装包
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2024-04-19 16:14:13
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（摘抄）电脑开机不了的普遍原因可以用以下方法得知是何问题：1、观察法，看主机的电源灯是否正常，能正常显示那么可以排除电源问题，否则换电源(或查电源线路插座等) 2、听声音，可以根据BIOS的开机自检报警声来判断,如果没有警报声可以确定两个原因(主板故障或显卡故障或其它插卡故障)，可用第三种方法试。 3、插拔法，把CPU、内存、显卡等包括其它的插卡，拔下来(最好用刷子把灰尘扫掉，注意不要弄到水)，用
# 在Docker容器中使用CUDA的指南
随着机器学习和深度学习的开发日益盛行，NVIDIA的CUDA（Compute Unified Device Architecture）成为了加速计算的标准工具之一。使用Docker容器来部署CUDA不仅可以简化环境配置，还能够确保跨平台的一致性。本文将逐步指导你如何在Docker容器中实现CUDA，让你快速上手。
## 流程概述
下面是整件事情的流
# 在 Docker 容器里使用 CUDA 和 cuDNN 的指南
随着深度学习和 GPU 加速计算的盛行，Docker 成为了一种流行的容器化解决方案。很多开发者希望在 Docker 容器中通过 CUDA 和 cuDNN 来进行高性能计算。本文将引导刚入行的小白实现这一目标。
## 整体流程
在实现 CUDA 和 cuDNN 的过程中，我们可以将步骤划分为几个主要环节，如下表所示：
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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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linux用户下更换cuda版本及部分细节安装cuda进入cuda版本选择页面选择对应版本，这里以cuda11.3.0为例，选择对应的系统信息，选择runfile(local)1.运行代码进行下载wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_
