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
本文来说下kafka可视化客户端工具（KafkaTool）的使用文章目录概述下载地址如何使用本文小结概述KafkaTool是一个用于管理和使用ApacheKafka集群的GUI应用程序。KafkaTool提供了一个较为直观的UI可让用户快速查看Kafka集群中的对象以及存储在topic中的消息，提供了一些专门面向开发人员和管理员的功能，主要特性包括快速查看所有Kafka集群信息，包括其brokers,topicsandconsumers查看分区中的消息内容并支持添加新消息查看消费者偏移量，支持查看ApacheStormKafkaSpout消费者偏移量以pretty-printed格式显示JSO
本文来说下kafka可视化客户端工具（KafkaTool）的使用文章目录概述下载地址如何使用本文小结概述KafkaTool是一个用于管理和使用ApacheKafka集群的GUI应用程序。KafkaTool提供了一个较为直观的UI可让用户快速查看Kafka集群中的对象以及存储在topic中的消息，提供了一些专门面向开发人员和管理员的功能，主要特性包括快速查看所有Kafka集群信息，包括其brokers,topicsandconsumers查看分区中的消息内容并支持添加新消息查看消费者偏移量，支持查看ApacheStormKafkaSpout消费者偏移量以pretty-printed格式显示JSO
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
0、引言最近工作中需要用到使用CUDA加速后的opencv进行传统算法的开发，在编程之前，需要先解决环境编译和lib库问题，本文就是记录自己编译opencv-4.7.0的全过程。1、CUDA下载和安装可参考我之前的博客WIN10安装配置TensorRT详解中的前几节，可以清楚的知道如何在Windows10系统上安装适合自己的CUDA以及验证CUDA是否可用2、opencv-4.7.0+opencv-contrib-4.7.0下载opencv的官方网站release了很多版本的opencv，如下图所示：博主选择opencv-4.7.0的sources进行下载。opencv-contrib-4.7
查看nvidia的版本516.94可安装11.4最新（实验室电脑）笔记本上安装cuda10.0第一次会让设置临时解压目录，笔记本c盘内存不足，于是在D盘新建了一个temp的文件（应该安装完成后会自动删除）。选择自定义此处没有选择默认路径，而是在D盘新建了一个cuda的文件夹。查看环境变量点击设置–>搜索高级系统设置–>查看环境变量【如果没有需要自己添加】此处我都有，啊哈哈哈NVCUDASAMPLES_ROOTNVCUDASAMPLES11_0_ROOT验证是否安装成功：运行cmd，输入nvcc--version即可查看版本号；setcuda，可以查看CUDA设置的环境变量。
