GPU 的硬体架构
这里我们会简单介绍，NVIDIA 目前支援CUDA 的GPU，其在执行CUDA 程式的部份（基本上就是其shader 单元）的架构。这里的资料是综合NVIDIA 所公布的资讯，以及NVIDIA 在各个研讨会、学校课程等所提供的资料，因此有可能会有不正确的地方。主要的资料来源包括NVIDIA 的CUDA Programming Guide 1.
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2024-06-12 07:57:40
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因为学习CUDA编程，需要搭建CUDA编程环境，需要用到TensorRT，所以连TensorRT一块安装了，安装之前最重要的一步就是确认自己的显卡是不是支持CUDA编程，支持cuda的显卡只有NVidia的显卡，NVidia的显卡有GTX Geforce, Quadra 和 Tesla三个大系列，根据自己的显卡型号去以下网站查询对应的CUDA版
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2024-05-16 11:24:26
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cuda，cudnn，安装和tensorflow的gpu调配忙了两周终于安装完了cuda 和 cudnn ，并且成功调用tensorflow的GPU使用！！！1；首先 找自己电脑的适配cuda2；cuda，cudnn，tensorflow版本适配表3；决定适合自己的版本后，开始下载！4；cuda安装：5；安装cudnn6；添加环境变量7；检测环境变量是否添加成功8；在tensorflow中配置G
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2024-03-16 08:45:54
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在windows下安装cuda 硬件环境：cuda支持目前NV的市面上的绝大多数显卡，包括Tesla、Quadro、GeForce，只有少数早期的旧型号显卡不支持cuda。详见http://www.nvidia.cn/object/cuda_learn_products_cn.html 软件环境：cuda可以在W
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2024-04-17 21:03:07
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CUDA架构之前的图形处理架构中，计算资源划分为顶点着色器和像素着色器。CUDA架构包含了一个统一的着色器流水线。同时，GPU不仅能任意地读写内存，还能访问软件管理的缓存。CPU与GPUCPU 和 GPU之间浮点运算能力之所以存在这样的差异，原因就在于CPU具有复杂的控制逻辑和大容量的缓存，适合进行控制转移，处理分支繁杂的任务，而GPU专为计算密集型、高度并行化的计算而设计。架构使用GPU运行的程
本文教你在Deepin V20系统上安装CUDA 10.2的详细方法。因为最近要在Deepin V20系统上搭建编程环境，需要CUDA，发现安装有问题，从网上找到了很多解决办法，但都只是绕开问题，并没有解决问题，所以把自己的方法在这里分享一下。前言对于已经熟悉CUDA安装的人，只需要看这句话：cuda库的默认安装路径有问题，需要手动指定：sudo ./cuda__linux.run --silen
Win10+RTX3060机器学习环境配置1、下载准备 2、下载安装CUDA和CUDNN 2.1 cuda和cudnn下载 2.2 cuda和cudnn安装 3、安装GPU版pytorch与TensorFlow 3.1 下载 &n
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2024-05-14 10:51:47
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文章目录1.前置知识2.查看显卡驱动版本号3.查看显卡驱动版本号和CUDA版本对应关系4.查看经典的CUDA版本号5.安装CUDA5.1.下载CUDA安装包5.2.执行CUDA安装5.3.配置环境变量5.4.CUDA多版本管理 1.前置知识如果Ubuntu系统还没有安装显卡驱动，参考这篇文章：Ubuntu20.04LTS安装RTX-3060显卡驱动2.查看显卡驱动版本号当显卡驱动安装完成后，需要
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2024-04-16 16:03:47
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1.CUDA对应的NVIDIA驱动版本对照表，参考一下表格2.显卡驱动安装，参考这里我这里选择安装的显卡驱动是NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run，安装是否成功，可以输入这个命令nvidia-smi，如果有显示GPU信息，那就是安装成功了。3.cuda安装装cuda首先需要降级：sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/t
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2024-07-22 12:41:25
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本文讲的是Nvidia携CUDA出击 欲用GPU推动云计算，【IT168 专稿】日前，中国高性能计算年会在长沙召开，展会公布了2009年最新的中国TOP 100，国防科技大学研制的天河一号超级计算机以1 PFlops（千万亿次）的计算速度夺得了中国超算排行榜的第一名。各家厂商就目前日渐火热的高性能计算市场做出表示，认为随着金融危机的发生，企业逐步认识到高性能计算在工程和研发领域具有高效率、低成本等
win10配置Tensorflow-gpu（小白看了包会）前期工作CUDACUDNNTensorflow-GPU 前期工作在任务栏NVIDA右键点控制面板 上面菜单栏点帮助点系统信息 点击组件，在这里第三行，NVIDIA CUDA 10.0.132就是你支持的cuda版本，这里我支持cuda10版本，但是我装的是cuda9，如果装cuda10也是同理的。 查看你对应的tensorflow-gpu
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2024-03-25 19:52:46
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安装前准备CUDA的主要用途是深度学习，而目前主流的深度学习框架Tensorflow2最高支持CUDA 10.1，因此本文讲解在Ubuntu 20.04系统上安装CUDA 10.1的主要过程。首先要安装NVIDIA显卡驱动，这个可以直接在设置附加驱动里选择对应版本系统会自动安装也可选择手动安装，download Nvidia-driver然后查看你的NVIDIA显卡驱动是否支持cuda10.1版本
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2024-06-16 17:43:41
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CUDA和cuDNN为NVIDIA支持GPU运算以及深度神经网络计算加速的算法库。通常需要安装以支持利用GPU加速神经网络的训练和推理。在已经安装NVIDIA显卡驱动的情况下，可以通过nvidia-smi查看显卡信息和适合的CUDA版本。同时可以在如下的cuDNN版本下载网页查看cuDNN和适配CUDA的版本对应关系。选择适合的CUDA和cuDNN版本下载进行安装。个人这里根据显示信息选择CUDA
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2024-05-21 16:09:44
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一、安装nvidia驱动（一）离线安装编译环境gcc、make、build-essential*查看当前系统的gcc/g++版本 gcc --version
g++ --version 如果都在7.0以上，则不用一下gcc、make、build-essential的安装步骤 sudo apt-get install gcc-7.58 g++-7.5 1.2 更换下载源 更换 国外/国内官方
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2024-08-08 17:16:54
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-安装CUDA9.2在安装CUDA9.2时，提示显卡驱动不兼容该显卡，可以继续安装，但是可能无法使用CUDA。 这种情况可能是由于显卡新于该工具包，在这种情况下，建议保留现有驱动并安装CUDA工具包的剩余部分。 在Nvidia官网查看CUDA支持的硬件的时候，发现确实没有提及带有MAXQ设计的显卡，不过在翻论坛时找到一个回复说其实MAXQ显卡也可以使用CUDA，而且我在查看我的1070MQ显卡
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2024-06-03 14:53:46
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CUDA是NVIDIA公司开发的并行运算平台，主要用于需要GPU加速的应用，目前很多做深度学习研究的人员使用caffe和cuda平台做模型训练和相关应用。而cuda的安装有时候是很容易出问题的，比如当有集成显卡和独立显卡并存的情况。而cuda的安装方式也有几情况，可以参考cuda的安装手册【安装手册】。 Ubuntu14.04目前来说是一个相对兼容性很好的平台，CUDA截至到目前已经发布到9.0
文章目录安装特定版本NVIDIA显卡驱动下载和安装CUDA10.0.130下载和安装CUDNN7.4.2下载和安装Anaconda3.5.2安装Tensorflow-gpu2.0.0和pytorch1.2.0如何使用我们配置的tensorflow-gpu-2.0.0-pytorch1.2的环境在cmd中使用tensorflow-gpu-2.0.0-pytorch1.2环境在编译器(如pychar
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2024-02-22 12:00:22
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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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一. 电脑配置如下：写在前面，本机的电脑配置如下：操作系统：windows 10 专业版 （64位）CPU：i5RAM：16G显卡：GEFORCE GTX 960M首先，在安装之前需要查看显卡所能支持的最高CUDA版本，打开【NVIDIA控制面板】，选择左下角的【系统信息】选项，并点击【组件】按钮进入到如下界面：从图中我们可看出，GTX 960M的显卡支持CUDA 10.2版本的。因此，我们基于1
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2024-05-22 17:15:50
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在显卡型号为GTX1050Ti的Win10笔记本上安装CUDA9.0，并运行相应的测试程序来检测安装是否成功。1. 环境与依赖环境：操作系统：windows10; 显卡：GTX1050Ti notebook.依赖：(1). VS2017CUDA8.0之后的版本支持VS2017。darknet是使用VS2015编译的，官网提供的编译教程也是基于VS2015的，但VS都是向下兼容的，安装相应
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2024-07-12 07:32:16
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