1.CUDA toolkit 和sdk
·CUDA Toolkit version 1.1 for Win XP
·CUDA SDK version 1.1 for Win XP
ps: ·NVIDIA Driver for Microsoft Windows XP with CUDA Support (169.21) 在开发的时候，这个可以不用安装，如果是有支持CUDA的显卡
原创
2008-04-10 16:07:00
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https://blog.csdn.net/weixin_43907136/article/details/127014181
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2022-11-14 05:39:42
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1.cuda核心基本概念：显卡的CUDA Core数量=SM(Streaming Multiprocessor) * 64,一个SM包含两个SMP(SM Processing Block),SMP为显卡调用的基本单元(warp)，通常包含32个核心，一个核心处理fp32的数据，处理fp64的数据用两个warp。NVIDIA提供了很多内置的核函数，计算能力（如4090的8.9）代表的就是这些核函数的
在Windows环境下，使用Ollama和CUDA时，用户可能会遇到各种问题，影响了开发和运行的体验。本文将详细探讨如何解决“ollama windows cuda”相关问题，通过分析错误现象、根因、提供解决方案和预防措施等方式，帮助开发者顺利解决此类问题。
## 用户场景还原
我们的用户是一位希望在Windows系统上利用Ollama和CUDA进行深度学习模型推理的开发者。由于缺少正确的配置
OpenCL与Cuda技术CUDA只针对NVIDIA的GPGPU，OpenCL是并行运算的通用接口。想用CUDA就必须有NVIDIA的显卡或者计算卡。OpenCL对应的设备更广泛，CPU、显卡、FPGA、DSP等等都可能可以用OpenCL开发。
但是在显卡领域OpenCL表现并不好。显卡厂商并没在OpenCL上进行很大的投入，导致在基于显卡的高性能运算领域OpenCL并不好用。CUDA和OpenC
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2023-07-12 14:07:52
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导语随着深度学习的普及，相信很多朋友都掌握了一手熟练地炼丹技术，但是如何将炼丹上线这其实是个很重要的问题，毕竟如果无法上线，那么炼丹就无法工业化生产（我在说什么）。本文就是一篇本人在服务上线过程中，环境搭建艰辛路途的踩坑记录，希望会给大家一些帮助。Dokcer使用GPU环境搭建要部署模型首先我们需要的是一个可以运行模型的环境，pytorch的部署有onxx，torchservice等方式。本文选择
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2023-11-06 18:51:16
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# 在 Windows 中配置 Python 的 CUDA Alloc Configuration
在使用 CUDA 进行深度学习和机器学习时，合理地管理 GPU 内存是非常重要的。特别是在 Python 中，有时你可能会遇到 GPU 内存分配错误。这篇文章将带你通过在 Windows 系统中配置 `python_cuda_alloc_conf` 的步骤，确保你可以有效地管理 CUDA 的内存分
原创
2024-11-01 06:57:51
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0.前言 今年暑假买了个1660ti的游戏本学python，后来发现跑一些数据量比较大的代码和深度学习的时候太慢了，遂想装一下GPU版本，看了网上的资料搞了好几天，又是CUDA又是cudnn的，网速慢不说，装完还各种报错，最后发现随着anaconda和tensorflow的更新，现在利用anadonda只要一行命令就能完成。（装好虚拟环境后，直接看4.2）1. 安装anaconda 这部分没啥
算力紧张时间紧张，奈何我们团队自己的资源有限，截图感受感受下：然后想借用别人家的GPU资源，瞅瞅这配置： 于是乎开始了漫长的配置环境之路，早在今年3月时试过一次，但终究以失败告终（渣渣本渣，但当时也真的是尽力了，各种尝试没安装成功）后放弃，终于等到暑假，深深地感受到时间紧迫，故而再次尝试。OK，以上是背景，接下来进入正题。一、下载cuda10.1我用的链接是：wget https://devel
# Windows Docker 安装 CUDA
## 引言
CUDA是NVIDIA提供的用于并行计算的平台和编程模型，它可以在GPU上运行并行计算任务，加速计算过程。而Docker是一种容器化技术，可以在不同的操作系统中创建和运行独立的容器，提供了一种快速部署和管理软件的方式。本文将介绍如何在Windows系统中使用Docker安装CUDA，并提供代码示例。
## 准备工作
在开始安装之
原创
2023-12-02 04:36:20
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# Docker for Windows使用CUDA的全面指南
## 引言
随着深度学习和高性能计算的快速发展，CUDA已成为NVIDIA GPU编程的标准工具。将CUDA与Docker结合使用可以显著简化机器学习和科学计算的开发、测试和部署流程。本文将详细介绍如何在Windows上使用Docker来运行带有CUDA的容器，包括必要的代码示例和状态图、饼图展示。
## 准备工作
要在Win
Tensorflow2 on wsl using cuda动机环境选择安装步骤1. WSL安装2. docker安装2.1 配置Docker Desktop2.2 WSL上的docker使用2.3 Docker Destop的登陆2.4 测试一下3. 在WSL上安装CUDA3.1 Software list needed3.2 [CUDA Support for WSL 2](https://d
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2024-07-03 16:09:04
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文章目录前言一、Tensorflow简介二、Tensorflow版本介绍1.Tensorflow与python、CUDA、cuDNN对应关系2.NVIDIA显卡和CUDA的版本号关系三、Tensorflow下载四、CUDA、cuDNN下载五、Tensorflow验证总结 前言此篇文章所安装的Tensorflow版本为2.4.0，CUDA版本为11.0，cuDNN版本为8.0，其他的版本也可以参考
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2024-01-09 20:02:34
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# Windows Python 中设置 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF 的科普文章
在使用 PyTorch 进行深度学习训练时，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是不可或缺的，因为它允许我们利用 NVIDIA GPU 提高计算速度。然而，在使用过程中，尤其是处理大规模模型和数据时，可能会遇到 GPU 内存不足的问题。为了解决这一问
1.安装配置python3.5环境去官网下载python3.5，直接安装记得安装路径，然后加入Path环境我的是默认安装的，所以加入Path环境路径为：C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35\S
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2024-04-26 06:49:39
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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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1. 安装环境系统环境：win10虚拟环境：anaconda3语言：pythontensorflow2.2.0 或者 pytorch1.5.12. 步骤如果电脑上什么环境都没有安装，需要遵循五步。 第一，安装anaconda3环境，提供python版本管理和包管理工具，能够创造一个单独的虚拟环境。 第二，更新GPU驱动，驱动可以通过自动更新也可以通过手动更新，但一般手动更新才能够更新到最新的版本中
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2023-10-17 12:11:09
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书接上回《CUDA windows 开发》 [url]http://blog.csdn.net/OpenHero/archive/2008/04/10/2278164.aspx[/url]
已经写到建立一个简单的CDUA程序，但是上面需要设置的参数还是很多，这样对于初学者来说增加了难度。在这里作者开发了一个针对VS2005的CUDA wizard 《CUDA VS2005
原创
2008-04-24 13:33:00
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1.CUDA toolkit 和sdk
·CUDA Toolkit version 1.1 for Win XP
·CUDA SDK version 1.1 for Win XP
ps: ·NVIDIA Driver for Microsoft Windows XP with CUDA Support (169.21) 在开发的时候，这个可以不用安装，如果是有支持CUDA的显卡的时候
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2009-12-08 13:05:12
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windows上cuda的安装windows上cuda的安装windows上cuda的安装CUDNN需要注册账号解压三个文件复制到下面。之后 ｃｄ 一下运行两个命令demo检测PASS 即成功设备检测PASS 即成功
原创
2021-08-02 13:48:26
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