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ubuntu16 CUDA 编译opencl caffe版本并通过mnist训练测试

软件环境 ubuntu 16.04 NVIDIA driver 378 CUDA8.0 安装OpenCL 对于NVIDIA显卡,只要正常安装了CUDA,就自动包含了OpenCL的支持,所以不需要另外的安装...编译环境准备 安装编译OpenCL Caffe所需的依赖库,大部分依赖库与CUDA编译是一样的,参见我的另一篇博文《Ubuntu16:cmake生成Makefile编译caffe过程(OpenBLAS...# 编译caffe 并发8线程 提高编译速度 make -j 8 # 编译并安装到build/install文件夹下 # make install -j 8 # 编译成功后可以运行测试程序检查正确性...# make runtest 经编译成功后运行ldd显示,caffe已经是基于cuda下的OpenCL动态库版本 ?...MNIST训练测试 OpenCL Caffe编译成功后可以运行mnist手写体数字识别训练测试一下效果: #!/bin/bash cd caffe # 下载MNIST训练数据 .

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CUDA 官方样例编译和运行

,也是近年来并行计算领域中最被称颂的技术; 一、CUDA 官方样例编译 JetPack 系统将 CUDA 环境安装在 /usr/local/cuda 下面; cd /usr/local/...make -j6 等待将整个 目录下的所有范例全部编译完成; 在安装过程中出现的错误总结: 1)unable to Install node-glfw: No package 'glfw3.../oceanFFT 编译完成之后,会生成 oceanFFT 的可执行文件; 实际运行效果: 2.2 烟雾粒子模拟 5_Simulations/smokeParticles cd /usr/local/.../smokeParticles 编译完成之后,会生成 smokeParticles 的可执行文件; 实际运行效果: 2.3 nbody 粒子碰撞模拟 5_Simulations/nbody cd /usr.../nbody 编译完成之后,会生成 nbody 的可执行文件; 实际运行效果: 需要体验其他用例,步骤基本一致;

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server2019+vs2022+cuda11.4测试CUDA Samples示例

+cuda11.4,需要参考3个文档文档只是引子,排错才看底子,给你文档你不一定能成功https://zhuanlan.zhihu.com/p/399189415,这篇文档告诉我安装cuda后有测试用例...,不用自己去找测试用例,并且知道测试用例是基于visual studio c++环境的,并且至少得是vs2019,但是我去vs官网找不到vs2019安装文件,只有vs2022了,只能硬着头皮安装vs2022...Samples\v11.4图片图片如果不小心点错了,也没关系在项目上右键属性,自己调整 平台工具,选择对应的v14x即可,选好后就可以调试了v143–>VS2022v142–>VS2019v141–...) 目前测试ok,计算(cuda)和渲染(blender)两种业务场景都正常。...在跑cuda测试的时候,你可以调用C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvidia-smi.exe来查看GPU利用率,cmd命令行:cd /d "C:\Program

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重新编译运行C++Cuda混编项目

由于需要,最近得重新运行一个CUDA项目,但我苦于没有经验,只能从编译开始入门一下,不过还是不算难的,难的是原项目代码不保证质量,而且有若干无关文件,且运行环境未知、各模块的运行版本也不是很清楚,导致搞了一大堆操作...要注意查看项目的源代码,是直接调用的,还是依赖编译环境的。前者需要将模块构建完成后放到项目中,而后者只需要在系统中安装相应模块,程序运行时会调用系统的库。...ANN模块同理,下载源文件tar.gz,在这里下载 ,然后注意编译的方式,使用linux-g++ tzloop@tzloop-GE62-6QC:~/Desktop/ann-1.1.2+doc$ make...linux-g++ … … Triangle模块同理,在这里下载 ,最后Cubu也要放进来(项目lib目录),然后改下名字(随意),这里把版本号去掉了。...解决方法:这是Cuda路径配置错误导致的,查看makefile中对应cuda的路径CUDAROOT,修改成本地环境对应的cuda路径。相应的也要修改CUDALIB路径。 ? ?

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开发测试

你的团队下载了很多图片数据,包含猫咪图片(正样本,positive example)和非猫咪图片(负样本, negative example)。他们将这些数据划分为70%的训练,30%的测试。...大数据时代之前,在机器学习中人们对数据的一个常见划分规则为:将数据划分为70%/30%的训练测试。...一旦你定义了一个开发测试,你的团队就可以进行模型的建立,通过调整参数,特征选择等。从而制定最有效的机器学习算法。开发测试可以很快的告诉你算法的运行情况。...换句话说,开发测试的目的是为了让你对算法进行改进,使算法效果变得更好 所以你应该: • 选择开发测试时,主要选择可以反映未来需要获取的数据 换句话说,你的测试不应该只是可用数据的30%...有时,可能需要花费一些资金去获取比较好的数据。切记不要认为你的训练测试分布必须是一样的。尽量去选择那些可以反映真实情况的数据作为测试样本。

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英伟达CUDA指令架构(ISA)介绍

英伟达CUDA指令架构(ISA)是CUDA技术的核心部分,它定义了GPU如何理解和执行程序中的指令。...SIMT(Single Instruction, Multiple Threads)执行模型 - CUDA指令支持SIMT执行模式,意味着一条指令可以同时被多个线程执行。...请注意,直接编写SASS或PTX代码对于大多数开发者来说并不常见,因为CUDA编译器(nvcc)会自动将C/C++代码转换为这些低级表示形式。...查看SASS代码示例 如果你想要查看一个简单CUDA核函数对应的SASS代码,首先你需要编写一个简单的CUDA程序,然后使用`nvcc`编译器的选项来生成并查看SASS代码。...使用`nvcc`编译上述代码为可执行文件: nvcc -arch=sm_XX hello.cu -o hello 其中`sm_XX`应替换为你GPU对应的计算能力版本,例如`sm_61

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win10_opencv4.2_cuda11_vs2019 编译

查看cuda11支持的vs版本:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html tmp.png...1,安装 visual studio 2019 community 免费版 2,下载安装CUDA Toolkit,https://developer.nvidia.com/cuda-downloads...,如下: tmp.png 9,再configure 10,在搜索框中 WITH_CUDA,BUILD_CUDA_STUBS,都打勾,点击【configure】按钮。...编译时间非常长,大约在2--4个小时时间 编译好后应该不会有什么错。如果有一两个Matlab啊Python啊之类的错误请无视之。如果几十个几百个错可能就会很大程度上影响使用了。...tmp.png 编译好后,找到解决方案目录里的 [CMakeTargets] 项展开的 [INSTALL] 项,右键 -> [Project Only(仅项目)] -> [Build Only

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最新 | OpenCV4.8 + CUDA + 扩展模块支持编译指南

然后设置扩展模块路径 设置完成以后,搜索CUDA关键字,全部勾上相关选项之后继续点击【Configrure】,运行完成以后,再次搜索CUDA关键字,选择如下: 点击【Generate】,生成如下: 从newbuild...文件夹中选择OpenCV.sln 工程文件 双击打开如下: 然后切换到Release模式,点击INSTALL右键生成,等待两个小时以后基本上会完成编译,我最终完成编译之后的结果。...2.无需编译XFeature2D、FaceModel、Test等模块,统统取消勾选(默认是勾选的) 配置运行测试 重新配置好OpenCV + CUDA的支持,修改包含目录、库目录、链接器,然后设置好新的环境变量路径...); net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA); 推荐阅读 Ubuntu系统下编译OpenCV4.8源码记录 Pytoorch轻松学 – RetinaNet...自定义对象检测 基于OpenCV实现精准线线间距测量 OpenVINO2023异步回调流水线提升推理吞吐率 NNCF压缩与量化YOLOv8模型与OpenVINO部署测试 技能 | 三种主流的深度学习模型部署框架

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