方法一 安装anaconda3，版本选择新的就行 打开anaconda prompt创建虚拟环境conda create -n pytorch_gpu python=3.9，pytorch_gpu是环境名称，可自行选取，python=3.9是选择的python版本，可自行选择，conda会自动下载选择的python版本 接下来去pytorch官网 https://pytorch.org/get-start
第一种方式:nn.DataParallel方式 # main.py import torch import torch.distributed as dist gpus = [0, 1, 2, 3]#指定有哪些gpu torch.cuda.set_device('cuda:{}'.format(gpus[0]))# train_dataset = ... train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch
英伟达显卡主要有2个概念：显卡驱动和cuda版本，这两者都是可以更新的。每个cuda版本对应这一个显卡驱动的区间，话句话说如果给定显卡驱动，它对应着最高可安装的cuda版本，这个可以利用桌面右击 -> NVIDIA 控制面板这个窗口查看 win10 查看本机 显卡驱动+cuda最高版本 桌面右击 -> NVIDI
我自闭了，在我不长的工作生涯中，我认为最困难的部分就是配置环境了。因为我快被配置gpu环境给搞疯了。 事情是这样的，最近搞我的bert的模型，领导说你在gpu上测试一下效率，我说：好的。 然而我本地电脑并没有cuda，然后我就开始了配置环境的漫漫长路。 我首先看了一下我电脑的显卡驱动版本，嗯
缘起std::bad_alloc 程序跑到中途抛出异常： 按照网上说法，将内存从8G扩大到了32G，无效。仍然抛出该异常。 查看TensorFlow是gpu版本还是cpu版本 from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 发现没用上GPU，一直是CPU在跑。 检查驱动
港澳 2020年12月31日 目录通过安装CUDA来安装驱动先安装驱动禁用第三方驱动、卸载初始驱动、关闭图形界面再安装CUDA卸载CUDA安装Tensorflow安装VSCode和Requirements包InternalError: Dst tensor is not initialized实时监测GPU状态demo运行结果重要参考 通过安装CUDA来安装驱动
在使用matlab时报错： >> gpuDevice Error using gpuDevice Failed to initialize graphics driver for computation. The CUDA error was: CUDA_ERROR_SYSTEM_NOT_READY 查阅NVIDIA官方文档：https://docs.nvidia.com/gpudirect-storage/troubleshooting-guide/index.html 安装nvid
TensorFlow和CUDA、cudnn、Pytorch以及英伟达显卡对应版本对照表 CUDA下载地址 CUDNN下载地址 torch下载 英伟达显卡下载 一、TensorFlow对应版本对照表 版本 Python 版本 编译器 cuDNN CUDA tensorflow-2.9.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.8.0 3.7-3.10 8.1 11.2
TensorFlow和CUDA、cudnn以及Pytorch对应版本对照表 CUDA下载地址 CUDNN下载地址 torch下载 一、TensorFlow对应版本对照表 版本 Python 版本 编译器 cuDNN CUDA tensorflow-2.9.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.8.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.7.0 3.7-3.9
CUDA C语言对C语言的扩展主要包含以下几个方面。1.函数限定符 __device__：声明在设备上执行的函数。该函数无法被CPU端调用，只能由GPU端程序调用，即只能被__device__或__global__声明的函数调用。__global__：声明的函数称为kernel函数。该函数只能被CPU端调用，执行在GPU上。Kerne
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的异构计算平台，PyTorch中有专门的模块torch.cuda来设置和运行CUDA相关操作。本地安装环境为Windows10，Python3.7.8和CUDA 11.6，安装PyTorch最新稳定版本1.12.1如下： pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-in
TensorRT 简介 TensorRT 是 英伟达公司 根据自己的 硬件设备 面向 AI工作者 推出的 一种 模型部署方案； 同时 可以对网络进行 压缩、优化，它通过 combines layers、kernel 优化选择，以及根据指定精度执行归一化和转换成最优的 matrix math 方法，改善网络延迟、吞吐量和效率，实现模型加
(36条消息) yolov5设置GPU - CSDN python #输入库 import torch #查看版本 print(torch.__version__) #查看gpu是否可用 torch.cuda.is_available() #返回设备gpu个数 torch.cuda.device_count() #退出python quit()
1. 使用ssh，本地windows远程Ubuntu 参照 https://blog.csdn.net/G_66_hero/article/details/97971023 1.1 Ubuntu下载ssh-server sudo apt-get install openssh-server 1.2 Ubuntu执行 ssh localhost 1.3 windows使用ssh连接 ssh hx@192.168.48.128 2. 先卸载掉Ub
纯转载、 cat /usr/local/cuda/version.txt nvcc-V nvidia-smi查看的不是当前cuda版本，而是最高支持的cuda版本 https://blog.csdn.net/hb_learing/article/details/115534219
Windows11使用WSL Ubuntu搭建paddle的GPU环境 最近升级到了Windows11，突然有个大胆的想法：在Windows11上安装WSL，将所有开发环境安装到WSL中。这样就能在windows各种QQ/微信/Steam玩的飞起，又能在Linux中敲代码。 当前时间：2022-08-13，本文章中所有步骤都是根据官网的安装方法，如果时间比
CUDA的存储单元包含以下类型： 如下表所示： 名称位置用途使用方法限制备注 Register寄存器 GPU的SM上 存储局部变量 每个SM上有成千上万个一个线程最大数量为256个需要省着用 线程私有，最快线程退出则失效 Shared memory GPU芯片上 实现Block内的线程通信，目前最快的多Thre
Event是CUDA中的事件，用于分析、检测CUDA程序中的错误。 一般我们会定义一个宏： #pragma once #include <stdio.h> #define CHECK(call) \ do \ {
在GPU上，on-board memory包含以下类型： local memory 每个thread一个。线程私有。 global memory 每个grid一个。每个thread都可以读。 constant memory 每个grid一个。只读。每个thread都可以读。 texture memory 每个grid一个。只读。每个thread都可以读。 on-chip memory包含以
线程层次的概念： 简单说，就是一个grid有多个block,一个block有多个thread. grid有多大，用gridDim表示它有多少个block，具体分为gridDim.x, gridDim.y，gridDim.z。 block有多大，用blockDim表示它有多少个thread，具体分为blockDim.x，blockDim.y，blockDim.z。 怎么表示thread在block中的相对
GPU-CUDA-图形渲染分析 参考文献链接 https://mp.weixin.qq.com/s/dnoqPxEt_XEhVaW_aAfrnQ https://mp.weixin.qq.com/s/1NumM2PRTqW-HIfQRlUu8A https://mp.weixin.qq.com/s/d8Dq0YmjHpsoCchy8y4B2g https://mp.weixin.qq.com/s/5JorA1BJXgeftzrqItJV9g https://mp.weixin.qq.com
GPU（Graphics Processing Unit）：图形处理器主要是指利用显卡上的GPU来代替CPU进行图形运算上的加速功能。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）：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。 查看GPU显卡：
最近刚开始接触CUDA，性能分析的时候免不了要使用Nsight工具，docker中又没有安装，就需要在自己的环境中配置了。 1. 运行docker 2. NSight安装准备 官方对Nsight的支持文档中，需要执行deviceQuery命令确定系统上的CUDA驱动程序和运行时版本，Ubuntu系统的deviceQuery在： cd /usr
Pytorch及Yolov5环境配置及踩坑 1.何为Yolov5 yolo是计算机视觉方面用来进行目标检测的一个十分出名的开源框架，我搜不到官方的对此概括性的定义，但实际上也没什么必要，更重要的是会使用，更更重要的是理解其底层的实现逻辑 知乎 知乎2 对于我现在的数学水平，想了解底层实现逻辑的10％，都有
原因：在Python3中使用 spawn 或 forkseverver 启动方法才支持在进程之间共享CUDA张量。而我是用的multiprocessing 是使用 fork 创建子进程，不被 CUDA 运行时所支持 在程序最开始的地方加上： torch.multiprocessing.set_start_method(‘spawn’)
