深度学习的兴起,使得多线程以及GPU编程逐渐成为算法工程师无法规避的问题.这里主要记录自己的GPU自学历程. 目录 <GPU编程自学1 -- 引言> <GPU编程自学2 -- CUDA环境配置> <GPU编程自学3 -- CUDA程序初探> <GPU编程自学4 -- CUDA核函数运行参数> <GPU编程自学5 -- 线程协作> <GPU编程自学6 -- 函数与变量类型限定符> <GPU编程自学7 -- 常量内存与事件>…

Pytorch版本介绍 torch:1.6 CUDA:10.2 cuDNN:8.1.0 安装 NVIDIA 显卡驱动程序 一般 电脑出厂/装完系统 会自动安装显卡驱动 如果有 可直接进行下一步 下载链接 http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 选择和自己显卡相匹配的显卡驱动 下载安装 确认项目所需torch版本 # pip install -r requirements.txt # base -----------------------…

1.安装最新显卡驱动 到系统设置->软件和更新->附加驱动中选中最新的显卡驱动,并应用 2.下载CUDA8.0 https://developer.nvidia.com/cuda-downloads(下载地址) 3.安装cuDNN6.0 下载地址: https://developer.nvidia.com/cudnn(需要登录) 4.安装CUDA8.0 进入下载目录,右键菜单中选择“在终端打开” 通过命令安装CUDA8.0 sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8…

环境 python3.5 tensorflow 1.3 VUDA  8.0 cuDNN V6.0 1.确保GPU驱动已经安装 lspci | grep -i nvidia 通过此命令可以查看GPU信息 nvidia-smi 可以查看英伟达显卡信息 确保gcc安装 gcc -v 3.确保安装ssh yum install openssh-server 4.确保安装kernel sudo yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(un…

大家都把GPU&CUDA说的很NB狠NB,于是,下一步想通过GPU加速程序运行.这一个星期,都在配置OpenCV的CUDA环境,今天终于以失败告终,原因是实验室的机器显卡不支持CUDA...伤不起啊,一星期啊!!! 支持CUDA的GPU:http://developer.nvidia.com/cuda-gpus 虽然,最终失败了,但是总归还是有收获的,现把它总结起来,提醒自己,也给大家一个借鉴: 1.借鉴:http://blog.csdn.net/shuxiao9058/article/deta…

根据摩尔定律,每18个月,硬件的速度翻一番.纵使CPU的主频会越来越高,但是其核数受到了极大的限制,目前来说,最多只有8个或者9个核.相比之下,GPU具有很大的优势,他有成千上万个核,能完成大规模的并行计算,势必影响未来计算机发展的潮流. 运行GPU的计算机语言有很多种,但是NVIDIA的CUDA程序较为普遍.本博文主要介绍CUDA编程,分为两部分来阐释,第一部分简单配置一下编程环境,第二部分编写一个源程序并实现一个简单的功能. 一.环境配置 根据计算机系统,直接下载安装CUDA6.0的tool…

前言 博主想使用caffe框架进行深度学习相关网络的训练和测试,刚开始做,特此记录学习过程. 环境配置方面,博主以为最容易卡壳的是GPU的NVIDIA驱动的安装和CUDA的安装,前者尝试的都要吐了,可以参见here.关于CUDA的安装,主要需要检查各个相关方面是否满足版本的匹配,最重要的是NVIDIA驱动版本.linux内核版本和CUDA版本是否匹配,具体的要求可以参见nvidia的官网. 一定要先安装NVIDIA的驱动,否则会出错,使用多种方法都没有安装成功,最后重装系统,使用最笨的更新系统软…

本节详细说明一下深度学习环境配置,Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6. Python 3.6 首先安装 Python 3.6,这里使用 Anaconda 3 来安装,下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux,点击 Download 按钮下载即可,这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本,如果下载速度过慢可以选…

VS2015+CUDA8.0环境配置 Anyway,在这里记录下正确的配置方式: 1.首先,上官网下载对应vs版本的CUDA toolkit: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-50-archive (记住vs2010对应CUDA5.0,vs2013对应CUDA7.5,vs2015对应CUDA8.0) 2.接着,直接安装,记得在安装过程中如果你不想换你原有的显卡驱动的话,就选择自定义不安装driver:否则如果你直接选"精简"又不安装驱…

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花…