1 问：当下一个新的GPU架构发布时，我必须重写我的CUDA内核吗? 答复：不需要重写的，CUDA具有高层次的描述能力（抽象能力），同时CUDA编译器生成的PTX代码也不是固定于特定硬件的。这样在运
该文介绍了如何使用Faster R-CNN在CPU上进行目标检测，并总结了在实践过程中需要注意的一些关键点。包括使用预训练模型、修改训练脚本、设置合适的训练参数和优化模型等方面。同时，文章还提供了在CPU上运行Faster R-CNN的示例代码和具体操作流程。
看了pascal_voc.py代码,可以把代码的jpg拼接改成png,这样可以不做上一步.
在使用NVIDIA CUDA进行GPU加速的开发过程中，你可能会遇到"nvcc fatal: A single input file is required for a non-link phase when an output file is specified"这样的错误信息。本篇文章将解释该错误的原因，并提供解决方案。
9. 内存优化 看页数也知道，内存优化是性能提升最重要的途径。目标在于通过最大化带宽获得对硬件的最大使用率。最好使用快速内存而减少慢速内存的访问。这章就是各种讨论内存优化。 9.1. 主机和设备之间的
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第32天，我们正在讲解性能，希望在接下来的68天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计489字，阅读时间20分钟 Two-Dimensional Arrays A common global memory access pattern is when each thread of index (tx,ty) uses the following address to access
本文使用nvcc版本：Cuda compilation tools, release 5.5, V5.5.0
在使用 NVCC 编译 CUDA 代码时，有时候会遇到错误信息 nvcc fatal: Unsupported gpu architecture 'compute_75'。这个错误通常表示当前的 GPU 架构不受支持，需要采取一些步骤来解决这个问题。
/home/user4/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/include/ATen/cuda/CUDAContext.h:7:10: fatal error: cublas_v2.h: No such file or directory #include <cublas_v2.h> ^~~~~~~~~~~~~compilation terminated.error: command '/usr/bin/nvcc' failed with
正式的MongoDB Go Driver近来变成1.0的GA版本。它现在被认为是一个完整的特性， 并且准备好在正式产品中使用。这篇使用说明书将帮助你开始使用 MongoDB Go Driver。你将会创建一个简单的程序并且学到如何：
As discussed in detail in Multiprocessor Level, the fewer registers a kernel uses, the more threads and thread blocks are likely to reside on a multiprocessor, which can improve performance.
mongo.Connect()接受Context和options.ClientOptions对象，该对象用于设置连接字符串和其他驱动程序设置。 通过context.TODO()表示不确定现在使用哪种上下文，但是会在将来添加一个 使用Ping方法来检测是否已正常连接MongoDB
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第三天，我们将用三天时间来学习CUDA 的编程接口。希望在接下来的97天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计1533字，阅读时间30分钟 3. Programming Interface CUDA C provides a simple path for users familiar with the C programming language to easily write
为什么又要开一个新坑？原因是，最近在做的项目都是和MLIR有关，并且发现自己已经在MLIR的研发道路上越走越远了。刚刚好前段时间大家都在跟风各种GPT，就去看了看openai目前放出来的产品，无意间发现了triton这把瑞士军刀。其实早在一些年前就听过triton，那会的triton代码还没有被MLIR进行重构，代码内部的某些逻辑写的也没有看的很明白，结合"Triton: An Intermediate Language and Compiler for Tiled Neural Network Computations"这篇论文其实也没有看出太多新的东西。这次在重新捡起来看的时候，发现其中很多不错的优化，其实还是抱着学习如何设计MLIR的Dialect来在GPU上生成高性能的代码为初衷，来对triton进行一个深入的分析。
官网网址：https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us
mongoDB是目前比较流行的一个基于分布式文件存储的数据库，它是一个介于关系数据库和非关系数据库(NoSQL)之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第27天，我们今天开始讲解性能，希望在接下来的73天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计985字，阅读时间15分钟 注意：最近涉及到的基础概念很多，所以我们备注的内容也非常详细，希望各位学员认真阅读 5.2.3. Multiprocessor Level At an even lower level, the application should maximize parall
简介： 在 linux 处理文本时要用到工具，执行命令和结果很多时候也是文本方式，处理文本三剑客：grep sed awk。我们常说linux系统中一切皆文件，对服务配置也都是需要编辑相应的配置文件的。对于我们来说，先查看这些配置文件才是重点。在linux中查看文本文件最常见的命令包括cat、tail、more和head。
① FFMPEG 源码下载地址 : http://ffmpeg.org/download.html#releases
cli是一个用于构建命令行程序的库。我们之前也介绍过一个用于构建命令行程序的库cobra。在功能上来说两者差不多，cobra的优势是提供了一个脚手架，方便开发。cli非常简洁，所有的初始化操作就是创建一个cli.App结构的对象。通过为对象的字段赋值来添加相应的功能。
「上一篇教程：」 https://godweiyang.com/2021/03/18/torch-cpp-cuda
在GPU上开发大规模并行应用程序时，需要一个调试器，GDB调试器能够处理系统中每个GPU上同时运行的数千个线程。CUDA-GDB提供了无缝的调试体验，可以同时调试应用程序的CPU和GPU部分。
1.nvcc nvcc 是The main wrapper for the NVIDIA CUDA Compiler suite. Used to compile and link both host and gpu code.(NVIDIA CUDA 编译器套件的主要包装器,用于编译和链接主机和 gpu 代码)。一般使用nvcc -V查看CUDA版本
今年3月份有一篇文章在高性能计算这个领域算是引起了一个不小的波动英伟达的 Titan V GPU 计算故障：2+2=4，呃=4.1，不，＝4.3.....
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最近想使用selenium的录制回放功能来完成一些复杂的web自动化功能，所以就安装了Firefox，想要通过使用浏览器插件的方式来完成UI自动化。
command ‘:/usr/local/cuda/bin/nvcc’ failed with exit status 1
可能我们有时候已经习惯了使用大型IDE去编写一些C++工程，经常使用大型IDE例如VS、Clion、VC++6.0，这些大型的软件都已经为我们提供好了编译链接工具，我们不需要自己去手动设置编译器，也不需要了解相关知识就可以写代码进行编译运行。
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本篇概览 台式机是2018年购买的惠普暗隐精灵3代，显卡GTX1060，本文记录了此机器安装Ubuntu 16.04.7 LTS，再安装Nvidia驱动的过程； 另外还有一些避坑的小结，如果您遇到了类似问题可以拿来参考； 纯净Ubuntu系统 先安装Ubuntu16 LTS桌面版 U盘安装，我这里是惠普台式机，启动时出现惠普LOGO的时候，多次点击F10，进入bios，启动顺序选择U盘启动，然后在页面指导下顺利安装Ubuntu系统 需要注意的地方 网上很多安装文档中提到了要在BIOS设置中关闭secure
接着需要修改一下Makefile，在官方的github当中有提到Jetson TX1/TX2的修改方法，Jetson Nano也是比照办理，前面的参数设定完了，往下搜寻到ARCH的部分，需要将其修改成compute_53：
本篇概览 自己有一台2015年的联想笔记本，显卡是GTX950M，已安装ubuntu 16.04 LTS桌面版，为了使用其GPU完成deeplearning4j的训练工作，自己动手安装了CUDA和cuDNN，在此将整个过程记录下来，以备将来参考，整个安装过程分为以下几步： 准备工作 安装Nvidia驱动 安装CUDA 安装cuDNN 特别问题说明 按照一般步骤，在安装完Nvidia显卡驱动后，会提示对应的CUDA版本，接下来按照提示的版本安装CUDA，例如我这里提示的是11.2，正常情况下，我应该安装11.
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今天开始，Lady向各位介绍一个朋友阿星（Ashing）以及他的机器学习读书笔记！ 阿星也是我们手撕深度学习算法微信群的热心群友！接下来，Lady我也会陆续分享这个微信群里大家讨论的话题。 本篇文
当我们在使用NVIDIA GPU Computing Toolkit的CUDA进行编译时，有时会遇到以下错误消息：
填一个之前的坑啊，本篇的姊妹篇——利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测 这篇文章中已经说明了如何在Ubuntu系统中使用libtorch做预测，当初也有朋友问我如何在Windows之下尝试使用libtorch，当时因为时间关系没有去看，后来就给忘了…现在有时间了当然要尝试一下~
class 与 style 是 HTML 元素的属性，用于设置元素的样式，我们可以用 v-bind 来设置样式属性。
原来一直以为断言相关的函数是 PHPUnit 这些单元测试组件提供的，在阅读手册后才发现，这个 assert() 断言函数是 PHP 本身就自带的一个函数。也就是说，我们在代码中进行简单的测试的时候是不需要完全引入整个单元测试组件的。
https://github.com/grpc/grpc-go/blob/master/grpclog/logger.go
在使用Ubuntu操作系统下进行深度学习开发时，有时候可能会遇到include/darknet.h:14:14: fatal error: cuda_runtime.h: No such file or directory的错误。这个错误通常是由于缺少CUDA相关的头文件导致的。本文将介绍如何解决这个错误。
上一篇文章：编译WebAssembly版本的FFmpeg（ffmpeg.wasm）：（1）准备
在大型机构分配的服务器集群中，需要使用GPU的程序默认都会在第一张卡上进行，如果第一张卡倍别人占用或者显存不够的情况下，程序就会报错说没有显存容量，所以能够合理地利用GPU资源能帮助你更快更好地跑出实验效果。 1、指定使用GPU0运行脚本（默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的id,其他的以此类推） 第一种方式：
矩阵乘作为目前神经网络计算中占比最大的一个部分，其快慢会显著影响神经网络的训练与推断所消耗的时间。虽然现在市面上已经有非常多的矩阵乘的高效实现——如基于 cpu 的 mkl、基于 arm 设备的 ncnn 与 emll、基于 cuda 的 cublas ——掌握了矩阵乘优化的思路不仅能帮助你更好的理解编写高性能代码的一些基本原则，而且许多神经网络加速领域进阶的技巧如算子融合都是与矩阵乘交互从而达到更高的性能。
/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0的配置文件中，ONBOOT=yes必须设置，这样可以保证系统重启时进行ssh连接时，网络服务也会自启动，否则会导致网络不通。
tensorflow1.12之后gpu使用cuda10.0对应的驱动，不要求安装cuda，[但pytorch要求安装cuda和cudnn(暂不确定)]，如果本机的驱动版本小于cuda10.0对应的驱动版本，建议安装cuda10.x的驱动来覆盖本机的驱动，不用卸载再安装驱动
本文将介绍 腾讯云 GPU服务器 GPU计算型GN8 上进行的Pytorch模型训练。
示例1.编写代码统计出字符串"为 Hello 中国 World,Go 语言 学习"中汉字的数量。
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