简介显卡(Video card、Display card、Graphics card、Video adapter)，是个人电脑最基本组成部分之一，用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动显示器，并向显示器提供逐行或隔行扫描信号，控制显示器的正确显示，是连接显示器和个人电脑主板的重要组件，是“人机对话”的重要设备之一。信息查询硬件型号命令查询，终端执行：lspci |grep -i 'VGA'
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2024-06-07 18:26:14
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一、典型GPU程序构成一个典型GPU程序有如下几个部分：①CPU在GPU上分配内存②CPU将CPU中的数据copy到GPU中③调用内核函数来处理数据④CPU将GPU中的数据copy到CPU中 *可以看出，四个步骤中有两个是数据的copy，因此如果你的程序需要不断地进行copy，那么运行效率会比较低，不适合利用GPU运算。一般情况下，最好的方式是，让GPU进行大量运算，同时保证计算量与通信
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2023-09-08 18:30:55
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数字万用表使用方法：首先要了解一些基础，比如： power 电源开关 HOLD锁屏按键, B/L一般是为背光灯， 其次要了解 转换开关 V-或DCV 是直流电压挡的意思 V~或ACV交流电压挡的意思 A-或DCA直流电流挡的意思 A~或ACA是交流电流挡的意思， Ω是电阻挡的意思，画一个二极管的符号那个是二极管档也称蜂鸣档，F表示电容挡， H表示电感挡 hfe表示三极管电流放大系数测试挡 一般数字
# 禁用CUDA Python
在使用Python进行深度学习或机器学习任务时，通常会使用CUDA加速来提高计算性能。然而，有时候我们可能希望禁用CUDA，可能是因为我们想在CPU上运行代码进行调试，或者因为某些原因我们不需要使用GPU加速。本文将介绍如何在Python中禁用CUDA。
## 实际问题
假设我们有一个使用PyTorch实现的神经网络模型，我们想要在不使用CUDA的情况下运行它
原创
2024-02-25 07:55:17
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一、CUDA驱动安装1.1、CUDA的下载1.2、CUDA的安装1.3、更新补丁的安装CUDA10.2子目录介绍： NVIDIA_CUDA_Development： CUDA 开发环境 NVIDIA_CUDA_Documentation：CUDA 开发文档 NVIDIA_CUDA_Samples： CUDA
多首先，先来了解一下GPU与CPU的区别，如图 可以看到CPU（Central Processing Unit，中央处理单元），由Control（控制台），ALU（Arithmetic Logic Unit，逻辑计算单元），Cache（高速缓存），而GPU（Graphic Processing Unit，图形处理单元）也是由相同的部件组成，但GPU的计算单元远比CPU多，这就决定了GPU适合大量
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2024-03-27 06:41:51
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目录一、前言二、安装CUDA、cuDNN和PyTorchCUDA的安装cuDNN的安装三、验证是否安装成功一、前言在进行深度学习模型训练时，可以使用CPU训练，但通常比较慢，也可以采用GPU进行加速训练，从而缩短训练时间。目前支持深度学习的显卡只有NIVDIA，AMD是不支持的，因此AMD显卡的用户不用再纠结于CUDA的安装了，直接安装CPU版本的PyTorch就好了。要使用GPU进行加速训练，要
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2023-10-21 09:50:16
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文章目录Cuda安装GPU驱动安装Cudnn安装解压复制验证PyTorch安装多用户共用同一个conda环境各自独立 英伟达3090的配置过程与以往Cuda没有什么太大的区别，核心请注意目前仅Cuda11支持3090的卡。 细节请参见Ubuntu 18.04 配置cudaCuda安装请先按照前述文章所述禁用nouveau与卸载GPU驱动。 随后前往https://developer.nvidia
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2024-05-06 14:08:34
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使用 CUDA C/C++ 加速应用程序 简介加速计算正在取代 CPU 计算，成为最佳计算做法。加速计算带来的层出不穷的突破性进展、对加速应用程序日益增长的需求、轻松编写加速计算的编程规范以及支持加速计算的硬件的不断改进，所有这一切都在推动计算方式必然会过渡到加速计算。无论是从出色的性能还是易用性来看，CUDA 计算平台均是加速计算的制胜法宝。CUDA 提供一种可扩展 C、C++、Python 和
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2024-05-23 06:28:39
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本节主要讲述在模型训练时利用gpu对训练进行加速首先我们需要知道gpu不是我们想调用就可以直接调用的，我们需要安装一个cuda工具包以及其对应的cudnn（cuDNN 是用于配置深度学习使用），当我们安装好这两个时才能利用机器学习来进行训练，其次我们的gpu驱动要足够新，他会对版本更低的cuda工具包进行兼容，但更高的不行（不需要降级gpu驱动），最后便是最复杂的问题：版本对应，可以去官网，我使用
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2023-07-31 23:37:10
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一、CUDACUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA（英伟达）推出的用于并行计算的平台和编程模型。它允许开发人员利用NVIDIA的GPU（图形处理单元）来执行通用计算任务，而不仅仅是图形渲染任务。 几乎所有的编程语言，不使用特定框架，都只能实现CPU编程。二、VTKVTK（Visualization Toolkit）是一个开源的用于3D可视
周五中午NV显卡送到，安装了驱动和师兄给的toolkit3.2和sdk,发现src里的光线追踪可以编译运行。但是网上下载的一个cuda示例编译不成功，认为配置不正确。晚上去Ada家，周日早上回来，继续配置。因为目的是用CUDA加速图像去噪，所以选择是在单文档程序里编制cu文件和MFC混合。配置是按照VS2008和CUDA配置 一篇文档进行的，但没有严格执行，只是配置到了tool,它的举例是对话框的
目前深度学习中比较主流的框架Pytorch，如何支持GPU环境。安装教程如下：首先安装CUDA和cudnn： CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由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。(官方解释)下载地址：CUDA Toolkit 11.5 Upda
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2023-10-09 15:11:27
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一、cuda简介 CUDA是支持c++/c语言，一般我喜欢用c来写，他的编译是gpu部分由nvcc来进行的 一般的函数定义 void function(); cuda的函数定义 __global__ void function(); 解释：在这里，这个global前缀表明这个函数在哪里执行，可以由谁来呼叫 global:主机呼叫，设备执行 host
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2024-05-01 13:17:32
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入门后的进一步学习的内容，就是如何优化自己的代码。我们前面的例子没有考虑任何性能方面优化，是为了更好地学习基本知识点，而不是其他细节问题。从本节开始，我们要从性能出发考虑问题，不断优化代码，使执行速度提高是并行处理的唯一目的。测试代码运行速度有很多方法，C语言里提供了类似于SystemTime()这样的API获得系统时间，然后计算两个事件之间的时长从而完成计时功能。在CUDA中，我们有专门测量设备
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2024-09-02 15:11:02
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其实这两天一直不知道什么叫bank conflict冲突，这两天因为要看那个矩阵转置优化的问题，里面有讲到这些问题，但是没办法，为了要看懂那个bank conflict冲突，我不得不去找资料，说句实话我现在不是完全弄明白，但是应该说有点眉目了，现在我就把网上找的整理一下，放在这边，等哪天完全弄明白了我就在修改里面的错误。Tesla 的每个 SM 拥有 16KB 共享存储
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2024-07-31 23:23:27
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## 如何禁用 PyTorch GPU
在机器学习和深度学习的开发中，PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，因其灵活性和易用性而受到广泛使用。使用 GPU 来加速计算是 PyTorch 的一个主要优势。然而，某些情况下，我们可能希望禁用 GPU 功能，例如当只有部分代码需要 CPU 或者当我们确保模型在不同计算硬件上的兼容性时。在本教程中，我们将探讨如何有效地禁用 PyTorch 的 G
盼望着，盼望着，wsl2终于支持GPU了！之前预热了好久，一直等待着能正式上车，今天终于如愿以偿。关于wsl2的背景，关心的朋友大都知道，我就废话少说，直接来在wsl2上装CUDA！（不会真有人用AMD来炼丹吧。。Windows侧驱动安装首先需要升级到最新的fast预览版，版本号为20150，正好是618这天更新的，上车方法为参与Windows预览体验计划，选择fast ring，然
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2023-10-28 10:57:59
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是一个开源的 PyTorch 工具库，专为优化深度学习模型在训练过程中的内存使用而设计。由 Oldpan 开发并维护，该项目提供了各种实用函数和技巧，帮助研究人员和开发者更有效地管理 GPU 内存，降低 OOM（Out Of Memory）风险，提高大规模模型训练的效率。技术分析动态内存分配： 库中的一些功能可以实现动态地释放不活跃的张量，以避免不必要的内存占用。这在处理大型模型或大批量数据时尤其
NVIDIA HugeCTR，GPU 版本参数服务器 --(10)— 推理架构 文章目录 NVIDIA HugeCTR，GPU 版本参数服务器 --(10)--- 推理架构0x00 摘要0x01 设计0x02 HugeCTR后端框架0x03 GPU 嵌入缓存3.1 启用3.2 禁用0x04 本地化部署0x05 具有分层 HugeCTR 参数服务器的分布式部署0x06 Variant Compre
