目录1--安装Nvidia驱动2--安装CUDA2-1--禁用nouveau2-2--选择CUDAToolkit2-3--下载和安装CUDAToolkit2-4--配置环境变量2-5--测试是否安装成功：3--安装CUDACuDNN4--测试pytorch能否使用Cuda1--安装Nvidia驱动①查看可安装的Nvidia驱动版本：ubuntu-driversdevices②安装相应版本的Nvidia驱动：博主这里选择的是第一个，也可以安装推荐（recommended）的版本sudoapt-getinstallnvidia-driver-515安装过程中，一般要设置一个密码，这个密码在后面重启
windows10，python3.6.5，rtx3060ti一：问题及初步尝试解决最近跑一个需要使用cuda的代码，但是一直有问题。检查到最后发现是最前面有一个if判断cuda是否可用一直返回falseiftorch.cuda.is_available()这说明cuda不可用，于是选择输出torch和cuda的version看一下，即print(torch.__version__)print(torch.version.cuda)发现前一个输出结果是None，后一个输出结果是'1.10.2+cpu'，这说明pytorch装的版本是CPU版本的。于是去卸载虚拟环境中的torch，去pytorc
我现在开始使用CUDA，不得不承认我对CAPI有点失望。我理解选择C的原因，但是如果该语言是基于C++的，那么几个方面会简单得多，例如设备内存分配(通过cudaMalloc)。我的计划是自己做这个，使用重载的operatornew和放置new和RAII(两种选择)。我想知道到目前为止是否有任何我没有注意到的警告。代码似乎可以工作，但我仍然想知道潜在的内存泄漏。RAII代码的用法如下:CudaArraydevice_data(SIZE);//Use`device_data`asifitwerearawpointer.也许在这种情况下一个类是多余的(特别是因为你仍然必须使用cudaMe
我现在开始使用CUDA，不得不承认我对CAPI有点失望。我理解选择C的原因，但是如果该语言是基于C++的，那么几个方面会简单得多，例如设备内存分配(通过cudaMalloc)。我的计划是自己做这个，使用重载的operatornew和放置new和RAII(两种选择)。我想知道到目前为止是否有任何我没有注意到的警告。代码似乎可以工作，但我仍然想知道潜在的内存泄漏。RAII代码的用法如下:CudaArraydevice_data(SIZE);//Use`device_data`asifitwerearawpointer.也许在这种情况下一个类是多余的(特别是因为你仍然必须使用cudaMe
我正在修改CUDAVideoEncoder(NVCUVENC)SDK示例包中的编码示例，因此数据不是来自外部yuv文件(如示例中所做的那样)，而是来自从纹理填充的cudaArray。所以编码帧的关键API方法是:intNVENCAPINVEncodeFrame(NVEncoderhNVEncoder,NVVE_EncodeFrameParams*pFrmIn,unsignedlongflag,void*pData);如果我得到正确的参数:CUdeviceptrdptr_VideoFrame应该将数据传递给编码。但我真的不明白如何将它与GPU上的一些纹理数据连接起来。示例源代码非常模糊，
我正在修改CUDAVideoEncoder(NVCUVENC)SDK示例包中的编码示例，因此数据不是来自外部yuv文件(如示例中所做的那样)，而是来自从纹理填充的cudaArray。所以编码帧的关键API方法是:intNVENCAPINVEncodeFrame(NVEncoderhNVEncoder,NVVE_EncodeFrameParams*pFrmIn,unsignedlongflag,void*pData);如果我得到正确的参数:CUdeviceptrdptr_VideoFrame应该将数据传递给编码。但我真的不明白如何将它与GPU上的一些纹理数据连接起来。示例源代码非常模糊，
我是CUDA新手，需要帮助理解一些事情。我需要帮助并行化这两个for循环。具体如何设置dimBlock和dimGrid以使其运行更快。我知道这看起来像sdk中的vector添加示例，但该示例仅适用于方阵，当我尝试为我的128x1024矩阵修改该代码时，它无法正常工作。__global__voidmAdd(float*A,float*B,float*C){for(inti=0;i这段代码是更大循环的一部分，也是代码中最简单的部分，所以我决定尝试并行化thia并同时学习CUDA。我已阅读指南，但仍然不明白如何获得正确的编号。网格/block/线程的数量并有效地使用它们。
我是CUDA新手，需要帮助理解一些事情。我需要帮助并行化这两个for循环。具体如何设置dimBlock和dimGrid以使其运行更快。我知道这看起来像sdk中的vector添加示例，但该示例仅适用于方阵，当我尝试为我的128x1024矩阵修改该代码时，它无法正常工作。__global__voidmAdd(float*A,float*B,float*C){for(inti=0;i这段代码是更大循环的一部分，也是代码中最简单的部分，所以我决定尝试并行化thia并同时学习CUDA。我已阅读指南，但仍然不明白如何获得正确的编号。网格/block/线程的数量并有效地使用它们。
解决CUDAoutofmemory.项目场景原因分析&解决方案①GPU空间没有释放解决一换GPU解决二杀掉进程②更换GPU后仍未解决法一：调小batch_size法二：定时清内存法三（常用方法）：设置测试&验证不计算参数梯度法四（使用的别人的代码时）：将"pin_memory":True改为False项目场景跑bert-seq2seq的代码时，出现报错RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate870.00MiB(GPU2;23.70GiBtotalcapacity;19.18GiBalreadyallocated;323.81MiBfree;21.
Windows系统cuda、cudnn与pytorch下载与安装的经验本文会分享自己在安装cuda、cudnn和pytorch过程中的经验与教训，包括涉及装错cuda版本后怎么卸载。下载链接CUDA下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archiveCUDNN下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-downloadpytorch下载：pytorch.org检查版本打开NVIDIAControlPanel，查看自己的驱动能支持最高到什么版本的cuda。操作步骤如下：我的驱动最高可以支持cuda11.8
