CUDA编程模型系列六(利用sharedmemory和统一内存优化矩阵乘)本系列教程将介绍具体的CUDA编程代码的细节CUDA编程模型系列六(利用sharedmemory和统一内存优化矩阵乘)#include#include//a[][]*b[][]=c[][]////b00b01b02b03//b10b11b12b13//b20b21b22b23//b30b31b32b33////a00a01a02a03c00c01c02c03//a10a11a12a13c10c11c12c13block(1,0)->sharedmemory//a20a21a22a23c20c21c22c23c20c21/
背景：新版本cmake增加了CMAKE_CUDA_ARCHITECTURES检测，某些手动安装cuda的同学会遇到该报错问题，该问题不影响代码，只是cmake内部的编译设置cmake3.23版本该问题报错为 CMAKE_CUDA_ARCHITECTURESmustbevalidifsetcmake3.24版本该问题报错为 CMAKE_CUDA_ARCHITECTURESmustbenon-emptyifset详见：cmake:CMakeDetermineCUDACompiler.cmake-3.23.3vs.3.24.0changes|FossiesDiffs解决方案：这个问题不是必须解决，
yolov7的tensorrt8推理，c++版本环境win10vs2019opencv4.5.5cuda_11.4.3_472.50_win10.execudnn-11.4-windows-x64-v8.2.4.15TensorRT-8.2.1.8.Windows10.x86_64.cuda-11.4.cudnn8.2.zipRTX2060推理yolov7，FP32耗时28ms ，FP16耗时8ms，单帧对应总耗时30ms和10ms。推理yolov7-tiny，FP32耗时8ms ，FP16耗时2ms。tensorrtx/yolov7atmaster·wang-xinyu/tensorrtx·
1.Halcon22.11下载官网下载安装包（需要注册才能下载）提示：它和VS2019联合开发，所以要安装VS2019 具体安装步骤参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/5903526322.CUDA、cudnn下载准备 相关的安装包比如CUDA、cudnn版本需要下载到本地安装。 CUDA版本选择，已本人的为例：在NVIDIA控制面板可以看到RTX3060驱动目前最高支持CUDA11.7版本实测：目前RTX3060不支持CUDA11以下版本；cuda的算力要支持你的显卡算力：RTX3060显卡算力8.6。本人选择的CUDA11.7版本，下载对应算力cudnn8.6版
TensorFlow和CUDA、cudnn、Pytorch以及英伟达显卡对应版本对照表一、TensorFlow对应版本对照表版本Python版本编译器cuDNNCUDAtensorflow-2.9.03.7-3.108.111.2tensorflow-2.8.03.7-3.108.111.2tensorflow-2.7.03.7-3.98.111.2tensorflow-2.6.03.6-3.9GCC7.3.18.111.2tensorflow-2.5.03.6-3.9GCC7.3.18.111.2tensorflow-2.4.03.6-3.8GCC7.3.18.011.0tensorflow
文章目录前言一、安装显卡驱动二、安装cuda三、安装cudnn总结前言前段时间被派到现场去部署算法，之前同事搭好cuda的环境不好用了，具体表现为：1.屏幕的分辨率显示很奇怪且不可调节2.输入nvidia-smi命令，显示FailedtoinitializeNVML:Driver/libraryversionmismatch错误不得以在现场重装了显卡驱动、cuda与cudnn，故以本文记之。一、安装显卡驱动这里介绍笔者感觉比较方便的一种方法在终端输入：ubuntu-driversdevices，得到有关本机显卡其驱动的相关信息，如图所示（因为本地服务器已经安装了驱动，这里笔者通过SSH只做过程
文章目录前言一、安装显卡驱动二、安装cuda三、安装cudnn总结前言前段时间被派到现场去部署算法，之前同事搭好cuda的环境不好用了，具体表现为：1.屏幕的分辨率显示很奇怪且不可调节2.输入nvidia-smi命令，显示FailedtoinitializeNVML:Driver/libraryversionmismatch错误不得以在现场重装了显卡驱动、cuda与cudnn，故以本文记之。一、安装显卡驱动这里介绍笔者感觉比较方便的一种方法在终端输入：ubuntu-driversdevices，得到有关本机显卡其驱动的相关信息，如图所示（因为本地服务器已经安装了驱动，这里笔者通过SSH只做过程
Ubuntu22.04系统在安装pytorch3d库时出现了报错信息：RuntimeError:ThedetectedCUDAversion(11.7)mismatchestheversionthatwasusedtocompilePyTorch(10.2).PleasemakesuretousethesameCUDAversions.在终端查看显卡信息(指令nvidia-smi)：查看CUDA版本，此处是11.7 根据报错信息，我现在的虚拟环境下的CUDA版本（11.7）和当前的pytorch版本不匹配。在终端查看当前虚拟环境下的pytorch版本（指令condalist），发现pytor
cuda版本1、win+r+cmd打开控制面板2、输入nvcc--versioncudnn版本找到自己电脑cuda的安装路径下的cudnn_version.h文件路径，比如我的在C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.6\include下，然后用记事本打开cudnn_version.h，就能看到cudnn版本。
1.查看cuda版本win+R+enter回车,再输入cmd进入命令行，再输入nvcc--version或者输入nvcc-V即可得到cuda的版本，如图我的cuda版本是10.2查看cudnn版本进入目录查看cudnn_version.h文件一般放在：C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.2\include\cudnn_version.h（这里的v10.2中的10.2是我cuda的版本，每个人可能不一样）那么接下来就是打开cudnn_version.h来查看版本，不要双击打开，不然会出现以下情形，无论是记事本还是word都打不开：
