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    CUDA是什么-CUDA简介「建议收藏」

    在大家开始深度学习时,几乎所有的入门教程都会提到CUDA这个词。那么什么是CUDA?她和我们进行深度学习的环境部署等有什么关系? 本文在以下资料的基础上整理完成,感谢以下前辈提供的资料: CUDA——“从入门到放弃” 我的CUDA学习之旅——启程 介绍一篇不错的CUDA入门博客 (该文引用的原链接失效,因此直接引用了此地址) CUDA编程入门极简教程 显卡、GPU和CUDA简介 本文内容 CPU、GPU CPU GPU CPU与GPU CUDA编程模型基础 CUDA 编程模型 线程层次结构 CUDA的内存模型 CUDA提供了对其它编程语言的支持,如C/C++,Python,Fortran等语言。只有安装CUDA才能够进行复杂的并行计算。主流的深度学习框架也都是基于CUDA进行GPU并行加速的,几乎无一例外。 线程层次结构 核 kernel CUDA执行流程中最重要的一个过程是调用CUDA的核函数来执行并行计算,kernel是CUDA中一个重要的概念。

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    windows cuda安装_虚拟机 cuda

    1. cuda的安装 到 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads (旧:URL )去下载。在安装的时候一定要自定义安装,否则将会安装很多无用的东西。 测试环境是否安装成功 运行cmd,输入nvcc --version 即可查看版本号; set cuda,可以查看cuda设置的环境变量。 3. 自己配置cuda项目 (1)打开vs2017,创建一个空win32程序,即cuda_test项目。 (2)选择cuda_test,点击右键–>项目依赖项–>自定义生成,选择CUDA10.1。 (3)右键源文件文件夹->添加->新建项->选择CUDA C/C++File,取名cuda_main。 (4)点击cuda_main.cu的属性,在配置属性–>常规–>项类型–>选择“CUDA C/C++”。 注意:以下步骤中的项目属性设置均针对x64。

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    cuda教程

    做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实。 CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大。 本文章将通过以下五个方面帮助大家比较全面地了解CUDA编程最重要的知识点,做到快速入门: GPU架构特点 CUDA线程模型 CUDA内存模型 CUDA编程模型 CUDA应用小例子 1. CUDA线程模型 下面我们介绍CUDA的线程组织结构。首先我们都知道,线程是程序执行的最基本单元,CUDA的并行计算就是通过成千上万个线程的并行执行来实现的。 CUDA应用例子 我们已经掌握了CUDA编程的基本语法,现在我们开始以一些小例子来真正上手CUDA。 首先我们编写一个程序,查看我们GPU的一些硬件配置情况。

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    cuda安装步骤_cuda和cudnn是什么

    cuda9.0+cudnn7.0安装教程 1、下载cuda9.0 下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 2、安装cuda 安装 cuda时,第一次会让设置临时解压目录,第二次会让设置安装目录; 临时解压路径,建议默认即可,也可以自定义。 安装结束后,临时解压文件夹会自动删除; 安装目录,建议默认即可; 注意:临时解压目录千万不要和cuda的安装路径设置成一样的,否则安装结束,会找不到安装目录的!!! 选择自定义安装 安装完成后,配置cuda的环境变量; 命令行中,测试是否安装成功; 步骤如下(部分过程图): 安装完成,先查看系统变量,然后添加cuda的系统变量: 查看: 添加系统变量后如下图所示 : 测试: win+R nvcc -V nvcc –version 显示cuda版本号9.0 V9.0.176 说明安装成功!

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    CUDA C最佳实践-CUDA Best Practices(一)

    面向的对象 你要懂C,还要安装了CUDA,从这安装。最好还能看看《CUDA C Programming Guide》这份文档。 认识哪部分能并行 想要从CUDA中获得最大的性能提升,首先就要找到并行化现有串行代码的方法。 3.1.3.1. 调试 可以使用CUDA-GDB,这个我也写过,详情见这里:使用cuda-gdb调试cu程序 或者用NVIDIA Parallel Nsight来调试:http://developer.nvidia.com IEEE 754 标准 所有CUDA设备都遵循IEEE 754 标准,除了某些特殊情况,这些不同要看Features and Technical Specifications of the CUDA C 使用CUDA GPU计时器 使用CUDA提供的API就能计时: ? cudaEventRecord()将start和stop放入默认流中。设备将记录一个时间戳当流到达这个事件的时候。

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    卸载CUDA9安装CUDA8

    由于个人原因,需要卸载cuda9安装cuda8, 但是发cuda9很难卸载干净,安装cuda8时又给我自动安装到cuda9去了,后来终于成功干净彻底地删除cuda9了,于是记录一下 亲测有效! 1.正常卸载操作 sudo apt-get --purge remove cuda :卸载软件及其配置 sudo apt-get autoremove cuda :卸载软件及其依赖的安装包 ,发现还是有很多没有卸载掉 3.手动卸载 我采取的是比较笨拙的办法,手工卸载……但是可行啊 先输入: sudo dpkg -P cuda 然后按Tab键补全,按两次就会弹出所有cuda开头的东西 按Tap已经没有文件可以显示了,说明完全卸载了 4.安装cuda8 这时候我再来安装cuda8,成功了! 显示的是8.0.61-1 setting up 至于如何安装cuda,这个想必不用多说了,总之这次的目的是 干净的 彻底的 卸载掉cuda9.x

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    CUDA C最佳实践-CUDA Best Practices(三)

    实施CUDA应用 优化之后要将实际结果和期望结果比较,再次APOD循环。 理解程序运行环境 要注意两点,一是计算能力,二是CUDA运行时和驱动API的版本。 14.1. CUDA计算能力 可以通过CUDA的一个例子deviceQuery来查看计算能力: ? 14.2. CUDA运行时和驱动API版本 CUDA运行时和驱动API是程序运行的接口。重点是,CUDA的驱动API是后向兼容而不是前向兼容(向后兼容就是新的版本能用旧的接口,旧的版本不能用新的接口): ? CUDA运行时 15. 部署准备 15.1. 测试CUDA可用性 15.2. 错误控制 15.3. 在最大的计算能力下编译 15.4. 分配CUDA运行时和库 15.4.1. CUDA_VISIBLE_DEVICES A. 建议和最佳实践 A.1. 优化阶段总结 B. nvcc 编译器参数

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