在Windows10环境安装CUDA11.7及PyTorch1.13–使用NvidiaRTXA4000开始炼丹之旅前言这个双十一，RTX3090矿卡反倒是涨价了，RTX3090Ti当然也涨价了。。。只好从x宝搞一只工包丽台RTXA4000，唯一的好处就是显存大并且便宜。。。较RTX306012G，16G显存能玩的时间可能也长一点，毕竟现在是4K屏，显存大当然更从容些。硬件配置之前有写过：https://lizhiyong.blog.csdn.net/article/details/123294308主板：x99f8dCPU：e52696v3*2【36核72线程】内存条：DDR4ECC32G*8
假设我们生成自己的训练数据(例如，通过从一些扩散过程中采样并计算一些感兴趣的数量)并且我们有自己的CUDA例程，称为generate_data，它在GPU内存中为给定的一组输入生成标签.因此，我们处于一个特殊的环境中，我们可以以“在线”方式生成任意数量的训练数据批处理(在每次批处理迭代中，我们调用generate_data例程来生成新批处理并丢弃旧批处理).既然数据是在GPU上生成的，有没有办法让TensorFlow(PythonAPI)在训练过程中直接使用它？(例如填充占位符)这样，这样的管道会很有效。我的理解是，目前您需要在这样的设置中将数据从GPU复制到CPU，然后让Tensor
1.若电脑上已经安装了其他版本的cuda及显卡驱动，需要完全卸载并删除相关文件，否则会导致安装不成功，执行如下：1.1卸载cuda,步骤如下:cd/usr/local/cuda-xx.x/bin/（进入你的cuda文件夹下）sudo./cuda-uninstallersudorm-rf/usr/local/cuda-xx.x（删除cuda文件夹）1.2卸载驱动，步骤如下：sudoapt-getremove--autoremovenvidia-cuda-toolkitsudoapt-getpurgenvidia-cuda-toolkit若上面的命令无效，则执行：sudonvidia-uninst
1.若电脑上已经安装了其他版本的cuda及显卡驱动，需要完全卸载并删除相关文件，否则会导致安装不成功，执行如下：1.1卸载cuda,步骤如下:cd/usr/local/cuda-xx.x/bin/（进入你的cuda文件夹下）sudo./cuda-uninstallersudorm-rf/usr/local/cuda-xx.x（删除cuda文件夹）1.2卸载驱动，步骤如下：sudoapt-getremove--autoremovenvidia-cuda-toolkitsudoapt-getpurgenvidia-cuda-toolkit若上面的命令无效，则执行：sudonvidia-uninst
GoogleColabGPU似乎没有附带CUDA工具包，我如何在GoogleColabGPU中安装CUDA。我在GoogleColab中安装mxnet时遇到此错误。Installingcollectedpackages:mxnetSuccessfullyinstalledmxnet-1.2.0ERROR:IncompleteinstallationforleveragingGPUsforcomputations.PleasemakesureyouhaveCUDAinstalledandrunthefollowinglineinyourterminalandtryagain:pipuni
0x0.背景随着年纪越来越大，读代码越来越困难，如果你发现看不懂同事写的代码应该怎么办呢？不要担心，大语言模型的时代了来了，chatgpt和gpt4会教会我们怎么读代码。本篇文章就来展示一下使用newbing（chatgpt）来读oneflowsoftmax相关的fuse优化kernel的过程。本文的代码解释均由chatgpt生成，我只是手工做了非常少的一点微调来保证对代码解释的正确性。完整代码解释见：https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/blob/master/oneflow-cuda-optimize-skills/f
文章目录概述安装windwos下子系统Ubuntu18.04在linux系统下安装CUDA没有nvccnvidia-smi不显示GPUwsl升级为wsl2运行CUDA程序概述因为我想运行GPU程序，我的笔记本是带一个nvidia独显的。但是windows下折腾了很久，安装VisualStudio并且安装CUDA环境还需要配置很多东西，最后运行cuda程序还是有很多包找不到，最后放弃了，windows果然不适合开发者。就想起了可以试试WSL用Linux系统来做GPU开发，折腾一下，最终成功了。下面记录一下步骤：安装windwos下子系统Ubuntu18.04这个需要windows商店，Micro
注意：报错内容只有这一行，RuntimeError:CUDAerror:outofmemory，没有后面的内存分析。因为报错的时候忘记截图了，修改好了才来记录的。这里引用别的博主的图片。图片来源1：刚开始我怀疑是batchsize设的太大了，将batchsize由8,改为6，改为4，都跑不了，最后改为1，仍然报错，因此可以判定是其他的原因，非gpu内存不够。2:出现的位置在：怀疑是后面加了cuda的原因，删掉仍跑不了。3：删除后报错的地方为：怀疑是cuda是单引号造成的，改为双引号仍然无法解决。4：看了博主的方案，第一个kill掉pid，但是打开nvidia-smi没有显示正在运行的gpu，说
前言Tensorflow1中默认支持cuda10及以下的，最高的版本Tensorflow1.15默认使用cuda10；但是一些高性能的显卡，比如A100、3090等，它们只支持Cuda11的，这就不太友善了，毕竟不少项目依赖Tensorflow1搭建的。本文整理2种方法，一种是基于Conda搭建的，一种是基于docker搭建的，都测试过可用的。目录一、基于Conda搭建Tensorflow1 Cuda111.1环境搭建1.2查看环境的库1.3验证环境二、基于docker搭建Tensorflow1 Cuda112.1环境搭建2.1 查看环境的库 1.3验证环境一、基于Conda搭建Tens
心爱的cuda文章终于又找到一个赶紧搬啊本文主要介绍用CUDA实现矩阵乘法运算（C=AxB）的几个基本方法，帮助大家理解矩阵在GPU上面的运算与CPU上的有何异同，通过实践上手CUDA的优化计算，相比基础方法，能提速10倍以上。本文内容涉及到CUDA矩阵1D运算、2D运算、共享内存、CUBLAS的使用。代码:https://github.com/CalvinXKY/BasicCUDA/tree/master/matrix_multiplyV100上的测试对比：1CPU矩阵乘运算矩阵C=AxB的数学运算，是线性代数里面最基本的内容，计算的基本公式如下通过计算机运算我们能够很容易的得到运算部分的代
