从这部分开始 结合虫子的demo程序给大家分析下cuda的性能与可行性。一。先概述下实现流程。 CUDA在执行的时候是让host里面的一个一个的kernel按照线程网格（Grid）的概念在显卡硬件（GPU）上执行。每一个线程网格又可以包含多个线程块（block），每一个线程块中又可以包含多个线程（thread）。每一个kernel交给每一个Grid来完成。当要执行这些任务的时候，每一个Grid又
caffe在window下的安装具体的可以参考如下博客：【caffe-Windows】caffe+VS2013+Windows无GPU快速配置教程 我是安装微软的caffe库，其为caffe-master。这个使用有几个注意点：1、我的VS2013只能正确编译release下X64工程，其它模式下的编译出错，编译好的exe文件运行不了，提示缺少MSVCR120D.dll、MSVCP120
在Win10下安装CUDA8.0，并使用VS2013测试；机器配置：Windows 10VS 2013CUDA8.0CUDA 8.0：下载地址CUDA其他版本：下载地址1. 安装CUDA 8.0双击安装下载的.exe文件，然后选择解压路径，如下图，解压到哪里无所谓，安装成功会自动删除；解压完成后，得到如下图：精简：安装所有CUDA模块，并覆盖掉当前的NVIDIA驱动程序；(说实话，容易出问题)自定
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2024-10-11 13:36:51
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文章目录一、安装CUDA二、安装cuDNN三、安装Python四、安装Anaconda3五、配置其他环境 一、安装CUDA1. 打开英伟达控制面板。或在任务栏右下角，或自己找2. 点击帮助–>系统信息–>组件，查看自己的显卡支持什么型号的CUDA，这里是CUDA10.23. 在英伟达官网下载对应的CUDA版本 网址：https://developer.nvidia.com/cuda-
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2024-03-27 12:09:25
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文章目录前言一、CUDA是什么？二、我的CUDA下载步骤1.查询版本2. 下载3.安装总结 前言现在时大二阶段，现在跟着学校里的张老师学习，听师哥师姐说这个老师嘎嘎负责，很荣幸能够跟着老师学习。现在在这里记录一下学习的记录，以此勉励。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、CUDA是什么？CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NV
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2024-10-01 14:02:13
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设备占用率(occupation)1、公式设备占有率是用来衡量核函数的配置分配是否是一个高效率的分配方式。 occupation=(active warps)/(max warps)2、max warpsmax warps是每个SM中最多的线程束数量，是一个常量。可以通过查询本机的GPU架构，可知每个SM里最大的可分配的线程数MAX_THREAD_PER_SM(我的机子为2048)，以及每个war
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2024-09-21 15:39:09
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GPU架构SM（Streaming Multiprocessors）是GPU架构中非常重要的部分，GPU硬件的并行性就是由SM决定的。以Fermi架构为例，其包含以下主要组成部分：CUDA coresShared Memory/L1CacheRegister FileLoad/Store UnitsSpecial Function UnitsWarp SchedulerGPU中每个SM都设计成支持
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2024-07-19 15:17:14
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1、nvidia与cuda需要满足关系：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html/2、cuda与cudnn需要满足关系：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 深度学习离不开GPU，不过一直以来对GPU和CPU的差别，CUDA以及cuDNN都不
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2024-05-19 07:59:31
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# 如何在PyTorch中验证GPU是否可用
在深度学习中，使用GPU加速训练是提高模型性能和减少训练时间的关键。对于刚入行的小白来说，首先要确保你的环境配置正确，并确认PyTorch能够识别你的GPU。本文将详细介绍如何在PyTorch中验证GPU是否可用的流程。
## 一、流程概览
首先，我们将整个验证过程分解为几个步骤，方便你理解和执行。具体步骤如下：
| 步骤 | 操作
原创
2024-08-21 03:40:26
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# Python验证TensorFlow GPU可用性
TensorFlow是一个深受欢迎的深度学习框架，广泛应用于研究和工业界。随着计算机视觉、自然语言处理等领域的发展，深度学习模型的训练需要大量的计算资源。GPU（图形处理单元）以其强大的并行计算能力成为训练深度学习模型的首选硬件。因此，确保您的TensorFlow可以使用GPU显得尤为重要。本文将介绍如何验证TensorFlow是否能够成功
其实在C++ AMP之前已经有了两个异构编程框架：CUDA与OpenCL。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是显卡厂商Nvidia于2007年退出的业界第一款异构并行编程框架。在Nvidia的大力支持下，CUDA拥有良好的开发环境，丰富的函数库，优秀的性能。但是CUDA只能被用于在Nvidia的显卡上进行异构编程，有先天的局限性。OpenCL(Ope
一 下载CUDA 和cuDNN 安装包NVIDIA 官网 CUDA各版本 cuDNN各版本(需要注册账号才能下载)注：CUDA和cuDNN对应版本如下cuda_10.2.89_441.22_win10.exe cudnn-10.2-windows10-x64-v7.6.5.32.zip1.首先下载CU
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2024-10-22 14:19:01
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首先，如果没有安装显卡驱动，请下载先安装独立显卡驱动，如果已经安装好显卡驱动，请直接忽视安装显卡驱动。1、显卡驱动安装安装完ubuntu16.04系统之后，直接更新系统并重启。在多显卡的笔记本中，可能需要在BIOS系统里选择”自由选择显卡“，这样系统才能识别nvidia的显卡，并进行驱动更新。我这里是运用ppa更新的最新驱动，使用起来能够得到挺好的体验，并能够实现双显卡的自由切换。 首先，通过快
文章目录前言一、查看windows的CUDA版本二、使用步骤1.各个GPU版本tensorflow对应的CUDA版本2.安装对应的版本的CUDA，我这里选择安装cuda11.0的2.安装对应的版本的CUDNN，我这里下载的是v8.0.53.在Anaconda里安装tensorflow(1)打开anaconda自带的Anaconda Prompt(2)创建新的环境，我命名为“tf2.4”，pyth
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2024-05-06 14:46:32
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Metal 框架支持 GPU 加速高级 3D 图像渲染，以及数据并行计算工作。Metal 提供了先进合理的 API，它不仅为图形的组织、处理和呈现，也为计算命令以及为这些命令相关的数据和资源的管理，提供了细粒度和底层的控制。Metal 的主要目的是最小化 GPU 工作时 CPU 所要的消耗。Metal Programming GuideMetal 是针对 iPhone 和 iPad 中 GPU 编
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2024-04-26 19:42:18
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Memory Access Patterns（内存访问模式）大部分device一开始从global Memory获取数据，而且，大部分GPU应用表现会被带宽限制。因此最大化应用对global Memory带宽的使用时获取高性能的第一步。也就是说，global Memory的使用就没调节好，其它的优化方案也获取不到什么大效果,下面的内容会涉及到不少L1的知识，这部分了解下就好，L1在Maxwell之
问题：对于使用GPU计算时，都想知道kernel函数运行所耗费的时间，使用CUDA内置的API可以方便准确的获得kernel运行时间。在CPU上，可以使用clock()函数和GetTickCount()函数计时。 clock_t start, end;
start = clock();
//执行步骤;
......
end = clock()
1、为什么要装CUDA，CUDNN：先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自（CUDA的官方文档）： 从上图可以看出GPU（图像处理器，Graphics Processing Unit）和CPU（中央处理器，Central Processing Unit）在设计上的主要差异在于GPU有更多的运算单元（如图中绿色的ALU），而Control和Cache单元不如CPU多，这是因为GPU在进行并行
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2024-04-16 17:23:18
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使用VS2013编译CUDA程序时，可能会遇到以下问题：1、error MSB3721: "D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing\Toolkit\CUDA\v7.0\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_52,code=\"sm_52,compute_52\" --use-local-env --cl-version 2013
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2024-07-31 20:49:30
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Linux服务器上安装anaconda和pytorch一、前期准备1.查看linux的cuda版本在XShell中输入：nvcc -V即可查看cuda版本。但是注意，-V中的必须是大写，否则出错。2.查看服务器是否可以联网在XShell中输入：ping www.baidu.com如果出现如下情况则服务器可以联网。二、安装anaconda(1)本地电脑下载。找到anaconda官网，直接点击相应的版
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2024-03-21 22:45:36
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