CUDA架构与应用杂谈CUDA（Compute Unified 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。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，所编写出的程序可以在支持CUDA™的处理器
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2023-08-09 16:56:23
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关于cuda和pytorch不兼容问题问题描述之前是按照网上教程安装的Cuda和pytorch，使用了一段时间之后，在一项任务中安装fastai时，出现了两者版本不兼容问题，无法运行。找不到指定的程序。 Error loading "D:\ANACONDA3\lib\site-packages\torch\lib\torch_cuda_cpp.dll" or one of its dependen
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2023-09-19 23:09:56
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如何访问tensorflow官方网站 tensorflow官方网站变为： 安装深度学习框架 0. ubuntu查看CUDA和cuDNN版本 CUDA: cuDNN: 1. keras | 版本 | Python 版本 | 编译器 | 编译工具 | cuDNN | CUDA | | | | | | |
原创
2021-12-29 17:32:56
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本文将会讲到四种典型的深度学习框架：Tensorflow-GPU keras pyTorch caffe 的配置和安装。我们的系统环境是Centos 7。一：先安装anaconda，因为anaconda较python来讲，其库更全，而且也便于支持其他语言。（1） 下载个anaconda。地址：https://www.continuum.io/downloads 或者 https://m
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2024-05-10 16:52:04
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Solution$ sudo vim /etc/apt/sources.list.d/cuda-repo-8-0-local-ga2.list==>deb file:///var/cuda-repo-8-0-loc
原创
2022-09-08 23:57:35
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ubuntu安装cuda装了三天才装好，太费劲了。
主要分为这几步：
1.安装英伟达显卡驱动，需要查找适合自己GPU的版本，其次在安装的时候，需要关闭图形界面Xserver，nouveau。
2.安装显卡驱动之后，再安装cuda。cuda也需要自己挑选版本。之后还要去/etc/profile更改环境变量配置。
3.用nvcc -V进行检测，是否装上，nvidia-smi进行检测
需要进行英伟达注
原创
2021-07-09 15:14:36
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本篇文章将介绍ubuntu 安装 CUDA ToolkitCUDA Toolkit 是由 NV发者使用类似于 C 语言的语法来编写 GPU 上的代码。
原创
2023-08-12 10:10:03
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# PyTorch与CUDA在Ubuntu上的应用
随着深度学习的发展，GPU加速成为了提高训练速度的关键因素。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，而CUDA是NVIDIA为GPU编程提供的并行计算架构。在本篇文章中，我们将探讨如何在Ubuntu上安装PyTorch并使用CUDA进行深度学习任务，同时提供代码示例和状态图。
## 1. 安装Ubuntu和NVIDIA驱动
在使用PyT
原创
2024-10-23 05:34:51
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到官网选择对应的cuda版本。cuda跟显卡的驱动是有个依赖关系的。参见这篇博客 然后按照提示，运行按照程序 然后安装完成后将cuda加入到系统路径
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2019-04-01 12:43:00
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ubuntu安装cuda装了三天才装好，太费劲了。主要分为这几步：1.安装英伟达显卡驱动，需要查找适合自己GPU的版本，其次在安装的时候，需要关闭图形界面Xserver，nouveau。2.安装显卡驱动之后，再安装cuda。cuda也需要自己挑选版本。之后还要去/etc/profile更改环境变量配置。3.用nvcc -V进行检测，是否装上，nvidia-smi进行检测需要进行英伟达注册账号在
原创
2022-02-03 11:22:29
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1.安装 gcc、 g++编译器apt-get install gccapt-get install g++apt-get install make2.确认是否安装软件包 dpkg -l gccdpkg -l g++dpkg -l make3.检查 nouveau 模块是否加载， 已加载则先禁用 lsmod | grep nouveau4.禁用系统自带的 nouveau 模块vi /etc/mod
原创
2022-03-06 09:40:02
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1 安装显卡驱动（460.27.04） 见上一篇博文。2 安装CUDA(1) 下载cuda（cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run）(2)禁用nouveau 新建一个文本/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf（如通过sudo vim /etc/modprobe.d/bla
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2023-07-31 23:38:59
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文章目录准备工作CUDA安装cudnn安装 准备工作注：本机系统为 Ubuntu20.041. 安装显卡驱动 打开‘软件和更新，点击附加驱动安装显卡驱动。2. gcc安装 若系统为Ubuntu22.04，则需要安装。 在终端输入一下指令，查看有没有gcc。gcc --version3. gcc安装 本机ubuntu20.04 gcc自带版本为9.4.0 安装gcc-7，command：sudo
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2024-05-03 13:24:07
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在终端查看CUDNN版本：cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
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2022-07-14 10:42:45
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首先去NVIDIA官网下载CUDA 在这里，需要注意图中的network与local。前者就是一个网络安装器，需要在线安装，而后者则是完整版的安装文件，可以离线安装。我是下载的后者。下载之后，双击.exe程序。 点击OK进行安装。 之后进入NVIDIA安装界面，先会检查系统是否适用于CUDA，然后进入下图界面。这里我们选择自定义，并点击下一步。（在安装之前最好关闭掉360安全卫士，不然会弹出一些列
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2024-07-18 23:34:53
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文章目录一、安装显卡驱动二、安装CUDA三、安装cuDNN四、更换cuDNN版本参考资料 一、安装显卡驱动1. 终端中输入以下命令获取显卡和驱动信息：ubuntu-drivers devices以我自己的机器为例，显示结果如下：2. 我这里选择recommended的驱动版本进行安装：sudo apt install nvidia-driver-515安装完成后输入nvidia-smi进行测试，
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2023-12-03 08:01:26
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记录一次成功的装显卡，以为过程很复杂，其实这边封装的还挺好，正常走流程就没啥问题。我这边也是看各个步骤的博客总结，可以称之为搬运工。1. 显卡驱动安装参考的是这篇博客：Ubuntu18.04安装显卡驱动，这里我们采用的是作者的Ubuntu软件仓库中的稳定版安装。 具体方法为：在终端输入：ubuntu-drivers devices，得到有关本机显卡其驱动的相关信息，如图所示 可以看到推荐的版本号是
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2023-12-26 22:36:55
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一、参考资料CUDA、CUDNN在Ubuntu下的安装及配置二、注意事项用deb方式安装CUDA，会附带安装显卡驱动，默认安装；用run方式安装CUDA，会附带安装显卡驱动，可以选择不安装；安装显卡驱动的时候，最好安装高版本的,这样不会受cuda版本的影响；三、run方式卸载用run方式安装的CUDA和驱动# cuda10.0及以下的卸载
cd /usr/local/cuda-xx.x/bin/
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2024-04-19 14:31:18
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目录一、安装CUDA二、安装cudnn三、安装Anaconda四、安装tensorflow-gpu五、参考链接 一、安装CUDA1、前往官网下载符合自己系统版本的CUDA（CUDA版本根据自己需求选择，我这里下载的CUDA10.0版本）2，打开终端进入到CUDA安装文件所在文件夹，赋予其可执行权利sudo chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.run3、安装C
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2023-12-16 18:09:09
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首先是查看Ubuntu的版本号： 在终端输入一下命令， 即可查看版本号cat /proc/version一、安装Anaconda第一步：下载 Anaconda在清华大学开源软件镜像站下载适合自己的Anaconda版本，如下图所示：第二步：安装 Anaconda接下来就是等待漫长的安装....当终端提示信息“Do you wish to proceed with the inst
