在GPU上运行huggingfacetransformer的时候出现如下报错：RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILEDwhencalling`cublasLtMatmul(ltHandle,computeDesc.descriptor(),&alpha_val,mat1_ptr,Adesc.descriptor(),mat2_ptr,Bdesc.descriptor(),&beta_val,result_ptr,Cdesc.descriptor(),result_ptr,Cdesc.descriptor(),&heuristic

安装tensorflow-GPU时，无法确定自己电脑需要安装哪个版本，这是在官网查询对应的版本即可1.查看cuda的版本：Win+R输入cmd——nvcc-V输入"nvcc-V"可以看到cuda的版本为10.22.查看cudnn的版本：C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.2\include在此路径下找到“cudnn.h”文件右键，选择以记事本打开可以看到cudnn的版本为7.6.53.进入tensorflow官网查看对应的版本：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows

问题描述利用opencv-python的dnn模块调用yolo3模型进行目标检测的时候，根据网上的教程，加入GPU加速，也就是加入如下的两行代码：net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA);net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);但是在运行之后，出现了这样的提示：warning:setUpNetDNNmodulewasnotbuiltwithCUDAbackend;switchingtoCPU原因分析：这说明GPU没被用上，原因是OPENCV在安装的时候，没有安装支持CUDA

目录前言注意：本教程建立在您已经正确安装了显卡驱动的基础上第一步，找到对应的CUDA版本第二步，查看你要安装的pytorch版本对应的cuda版本（如果只需要安装cuda可以跳过）第二步,下载cuda第三步，安装CUDNN加速库尾言前言本文概述：正确安装CUDA是用显卡加速深度学习的关键，网上的CUDA教程都不够详细，小白容易装不明白，因此作者打算写一份细致的CUDA安装教程，争取把饭喂到你胃里。作者介绍：作者本人是一名人工智能炼丹师，目前在实验室主要研究的方向为生成式模型，对其它方向也略有了解，希望能够在CSDN这个平台上与同样爱好人工智能的小伙伴交流分享，一起进步。谢谢大家鸭~~~ 如果你

最新CUDA环境配置(Win10+CUDA11.6+VS2019)本篇博客根据NVIDIA官方文档所述,并根据自己实践得出.供各位需要的朋友参考.1.前言本篇文章的软件环境为:Windows10CUDA11.6VS2019CUDA是目前做人工智能,深度学习等方向的必备工具库.由CUDA衍生出的加速工具很多,如:cuDNN,TensorRT,cuBLAS等HPC加速库,或者涉及最新的元宇宙概念中的Omniverse等.在很多时候,非常多的NVIDIA加速库的底层加速方案都是CUDA.我们可能在绝大多数时候不会直接利用CUDA写代码,但是了解CUDA如何运转或者基本概念一定能让你如虎添翼.如果大家

文章目录一、简介二、查看GPU状态和信息三、使用3.1临时设置（临时设置方法一定要在第一次使用cuda之前进行设置）3.2python运行时设置3.3永久设置四、参考资料一、简介服务器中有多个GPU，选择特定的GPU运行程序可在程序运行命令前使用：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0命令。0为服务器中的GPU编号，可以为0,1,2,3等，表明对程序可见的GPU编号。二、查看GPU状态和信息nvidia-smi定时刷新状态，-n（秒），每秒刷新一次watch-n1nvidia-smi三、使用需要注意前提是你有GPU3.1临时设置（临时设置方法一定要在第一次使用cuda之前进行设置）Lin

问题描述测试在docker中是否能够正常使用gpu。使用如下命令会报错。dockerrun--rm--gpusallnvidia/cuda:11.0-basenvidia-smiErrorresponsefromdaemon:manifestfornvidia/cuda:11.0notfound:manifestunknown:manifestunknown原因分析：命令中cuda后面填写的版本型号不存在，可以从文档中查找对应系统的版本型号。解决方案：在https://gitlab.com/nvidia/container-images/cuda/blob/master/doc/support

前些天在B站上看到用OpenCV调用CUDA加速目标检测和关键点检测的教程，较Pytorch推理速度提升很明显，最近整了个RTX4070，所以就也想来试一试。由于刚换了电脑，没有相关环境，配置过程中踩了一些坑，因此有了这篇记录文章。目录基本配置前置条件下载和修改OpenCV下载修改配置编译OpenCV1.利用CMake配置OpenCV源代码工程2.VisualStudio2019编译OpenCV源代码配置VisualStudio2019测试程序参考教程基本配置系统：Windows11-22H2显卡：RTX4070驱动：CUDA-11.8,cudnn-windows-x86_64-8.9.2.2

目录1.查看显卡版本命令：2.更新驱动：2.1下载显卡驱动2.2安装前配置2.3安装显卡驱动3.下载更换cuda版本：3.1下载cuda：3.2安装过程中遇到一些选项，同意协议accept3.3vi~/.bashrc末端加上配置信息参考连接：1.查看显卡版本命令：nvidia-smi：GPU驱动版本，driverAPI（支持的最高cuda版本）。watch-n1nvidia-smi：动态监控显卡状态。nvcc-V：cuda版本，timeAPI（运行时API）。2.更新驱动：2.1下载显卡驱动查看自己的显卡信息：lspci|grep-invidia 根据自己的显卡信息去登录NVIDIA官方下载适

RuntimeError:nms_impl:implementationfordevicecuda:0notfound.关于mmpose的网页搜索并不多，查了一些资料是cuda不匹配的问题，参考添加链接描述，后续检查了自己配置，是匹配的。就卸载了mmcv-full,在重新安装，安装命令是pipinstallmmcv-full没有后面的指定版本，运行demo时成功！虽然卸载的和再重新下载的版本一致，但就是可以了，很奇怪，能运行就行，哈哈哈哈