文章目录前言一、基本知识二、安装步骤1.首先判断自己有无英伟达的显卡2.安装或者查看自己的显卡驱动3.显卡的算力必须与Cudaruntimeversion相匹配4.根据以上两条来选择合适Cudaruntimeversion5.下载pytorch前言显卡为3060tig6x，操作系统win10一、基本知识要清楚下面的几个常识1.GPU和CPU是采用不同架构设计出来的，简单来说，GPU会比CPU多很多计算单元，用于训练网络时，速度比CPU快很多。2.CUDA是一个计算平台和编程模型，提供了操作GPU的接口。3.网上很多教程说的安装CUDA其实是指CUDAToolkit，是一个工具包4.CUDNN是
Part01WebGPU研发背景 早期，在使用GPU模块开发Web应用方面，开发者更多的是使用2011年发布的WebGLAPI进行图形绘制。这套API基于OpenGLES，在一段时间内是Web端进行底层GPU图形绘制的唯一选择，可编程GPU语言的加入，让它在从事某些绘制工作的性能方面对Canvas2D保持一定的优势。该API通过canvas元素获取WebGL上下文后才能使用，其以内部全局状态为中心而设计的状态机式的API调用深受开发人员的诟病，开发人员必须小心构建API的调用顺序（过程式调用），管理状态的开启以及恢复，以使绘制结果正确，同时这在一定程度上导致了性能的开销。随着科技的发展，GP
AutoDL是一个国内的GPU租用平台，最近使用了一下，体验感还是很nice的，所以写了篇博客来介绍一下该平台的具体使用方式，也可以当做一个教程来学习^_^网址：AutoDL-品质GPU租用平台-租GPU就上AutoDL一、进入平台页面可以看到下面罗列出了各种GPU的租用价格，还算是比较亲民的。二、创建实例1.注册登录后进入控制台（页面右上角），点击“我的实例”，选择“租用新实例”：2.注册登录后进入控制台（页面右上角），点击“我的实例”，选择“租用新实例”：在页面最下方可以选择镜像，比如我用的是PyTorch1.10+Python3.8+Cuda11.3：点击创建之后我们就能在控制台的“我的
AutoDL是一个国内的GPU租用平台，最近使用了一下，体验感还是很nice的，所以写了篇博客来介绍一下该平台的具体使用方式，也可以当做一个教程来学习^_^网址：AutoDL-品质GPU租用平台-租GPU就上AutoDL一、进入平台页面可以看到下面罗列出了各种GPU的租用价格，还算是比较亲民的。二、创建实例1.注册登录后进入控制台（页面右上角），点击“我的实例”，选择“租用新实例”：2.注册登录后进入控制台（页面右上角），点击“我的实例”，选择“租用新实例”：在页面最下方可以选择镜像，比如我用的是PyTorch1.10+Python3.8+Cuda11.3：点击创建之后我们就能在控制台的“我的
前言最近在训练语义分割网络时决定使用GPU，本文记录新手在使用GPU时遇到的一些坑。想要在win10系统上配置GPU运行Pytorch代码可以考虑以下几种方式：安装cuda，以及GPU版本的pytorch和torchvision，使用电脑自带的GPU进行网络训练；远程连接实验室的服务器，通过IP、账号以及密码进行访问，可以在pycharm专业版以及vscode上利用SSH进行配置；选用在线网址，利用线上提供的免费GPU。需要注意的是，每种方式都有自己的优劣：方案一最为方便，但是并非所有的电脑都可以使用，pytorch只支持算力超过3.0的GPU，比如我的电脑就无法配置。方案二最为可靠，但是可能
1.背景在云渲染容器组pod中，有xx，xx，xx，unity四个container容器组成，然后因为unity容器镜像的构成是基于vlukan（cudagl相关）和cuda-base打包的，这里的cuda是nvidia的一个驱动版本，类似显卡驱动。现象是启动unity容器后无法运行nvidia-smi和vlukaninfo初步排查：因为容器化运行需要依赖宿主机的GPU机器资源，需要宿主机有nvidia驱动且容器能正常映射到宿主机资源。最后定位到容器中nvidia-smi未输出任何信息，是由于nvidia-container-toolkit组件未将GPU设备挂载到容器中，组件中的nvidia-
🌎CPU是中央处理器。其实就是机器的“大脑”，也是布局谋略、发号施令、控制行动的“总司令官”。CPU的结构主要包括运算器（ALU，ArithmeticandLogicUnit）、控制单元（CU,ControlUnit）、寄存器（Register）、高速缓存器（Cache）和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线（BUS）。🌏GPU一般指图形处理器，又称为显示芯片、视觉处理器，是一种专门在个人电脑和一些移动设备上做图像和图形相关运算工作的微处理器。🌈现在笔记本基本上都是Intel处理器+NVIDIA独立显卡，很常见。都说硬件是下一个风口，再加上近几年深度学习和计算机视觉的飞速发展，迎来了新的处理器
文章来源|恒源云社区（一个专注AI行业的共享算力平台：恒源智享云)原文地址|iKataGo今天给大家带来一个好玩的镜像：iKataGoiKataGoServer首先创建一个iKataGo镜像的实例。通过JupyterLab的终端或SSH客户端进入实例。iKataGo安装在~/work文件夹下，内置了40bweights。实例启动时会根据显卡自动选择合适的configs进行替换，无需手动挑选复制cfg配置。进入到~/work文件夹，执行./run.sh。如果是通过JupyterLab终端窗口执行后可以直接关闭浏览器窗口，终端仍然会在后台运行。cd~/work#替换USER_NAME、USER_P
一、前言采用painter的方式绘制解码后的图片，方式简单易懂，巨大缺点就是占CPU，一个两个通道还好，基本上CPU很低，但是到了16个64个通道的时候，会发现CPU也是很吃紧（当然强劲的电脑配置另当别论），这就需要考虑用opengl来绘制了，采用opengl走的GPU，会占用很少的CPU（一般是部分运算），而且一般ffmpeg采集到的就是yuv数据，可以直接用opengl来绘制，并不需要转成rgb格式的图片，转换也会占用不少的CPU资源。在Qt中一般用QOpenGLWidget来绘制yuv数据，正常解码后的yuv420p格式以及硬解码后的NV12格式，这两种需要不同的代码去绘制，所以考虑可以
一、前言采用painter的方式绘制解码后的图片，方式简单易懂，巨大缺点就是占CPU，一个两个通道还好，基本上CPU很低，但是到了16个64个通道的时候，会发现CPU也是很吃紧（当然强劲的电脑配置另当别论），这就需要考虑用opengl来绘制了，采用opengl走的GPU，会占用很少的CPU（一般是部分运算），而且一般ffmpeg采集到的就是yuv数据，可以直接用opengl来绘制，并不需要转成rgb格式的图片，转换也会占用不少的CPU资源。在Qt中一般用QOpenGLWidget来绘制yuv数据，正常解码后的yuv420p格式以及硬解码后的NV12格式，这两种需要不同的代码去绘制，所以考虑可以
