1、安装环境OS:       Win10专业 x64Python:    Python3.7.7（通过Anaconda软件自带安装）Anaconda:Anaconda3-2022.05-Windows-x86_64.exe【这个版本自带的python是3.9】CUDA:     cuda_11.7.0_516.01_windows.exe ，根据操作系统不同，可以在线选择不同版本下载，界面网址为下载地址 【后面pytorch指令中安装的还是cuda11.3开发包】Pytorch：官方是Pytorch在线指令安装，建议参考我后面的离线手动安装，速度比较快。Pycharm：pycharm-co

cuSPARSE，一个CUDA的稀疏矩阵求解库官网教程链接介绍该库包含了一系列的用于处理稀疏矩阵的线性代数的子例程，适用于0元素占比高达95%的矩阵求解，适用于C与C++调用库的方案可以被分为4类：（类别1234）稀疏的向量与密集向量转化的方法（1）稀疏的矩阵与密集矩阵转化的方法（2）稀疏的矩阵与密集的向量之间的转化（3）允许不同格式之间的转化，以及CSR矩阵的压缩（4）cuSPARSE库允许开发人员使用GPU进行加速，允许输入与输出数据驻留在GPU内存中，其中包含了许多分配的方法例如cudaMalloc()cudaFree()cudaMemcpy(),cudaMemcpyAsync()1.1

NVIDIA英伟达GPU显卡算力表随着深度学习的火热,显卡也变得越来越重要.而我们在安装各种各样的适配显卡的软件工具时,都会提到一个显卡算力的概念.这里的显卡算力指的并不是显卡的计算能力,而是指的显卡的架构版本.专业显卡Tesla系列NVIDIADataCenterProductsGPUComputeCapabilityNVIDIAA1008.0NVIDIAA408.6NVIDIAA308.0NVIDIAA108.6NVIDIAA168.6NVIDIAA28.6NVIDIAT47.5NVIDIAV1007.0TeslaP1006.0TeslaP406.1TeslaP46.1TeslaM605.

大家好，下面将进行CUDA的卸载，卸载情况描述如下：>安装在电脑Windows10系统（1）安装在电脑Windows10系统，打开控制面板-程序-程序和功能，可以看到自己已经安装过的CUDA，如下所示：（2）依次选中需要卸载的CUDA包，鼠标右键点击卸载即可，一般需要保留3个已经安装的CUDA包，分别为NVIDIAGeForceExperiencex.x.x.x、NVIDIAPhysX系统软件x.x.x、NVIDIA图形驱动程序x.x。（3）如果按照以上方法卸载不了安装的CUDA，可按以下方法进行卸载，卸载过程如下：首先，WIN+R输入“regedit”，然后点击确定进入到如下界面：接着，依次

Ubuntu安装最新版CUDA和cuDNN（TO小白）Ubuntu18.04安装Cuda10.1/CudnnNVIDIACUDAToolkit11.0安装与卸载(Linux/Ubuntu)1.下载文件：先查看支持的cuda版本，使用命令nvidia-smi，如下图所示，可以看到支持的最大版本为11.4。打开cuda官网:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=18.04&target_type=runfile

1前言        本文将实现cvs表格数据与UIToolkit元素的动态绑定。        如果读者对UIToolkit不是太了解，可以参考以下内容。UIToolkit简介UIToolkit容器UIToolkit元素UIToolkit样式选择器UIToolkit自定义元素    本文完整资源见→UIToolkit数据动态绑定。2数据动态绑定案例2.1 UI搭建        样式和UI层级结构如下。        MainLayout.xml        RoleStyle.uss#RoleTemplate:hover{transition-duration:0.1s;translat

我们使用Docker的过程中往往需要使用GPU，于是需要安装NVIDIADriver、NVIDIAContainerToolkit和CUDAToolkit等工具。如果你使用的是Ubuntu等Linux原生系统+docker：你需要在/etc/docker/daemon.json中设置default-runtime为nvidia，然后重启docker，确保你启动了NVIDIAContainerToolkit。{"runtimes":{"nvidia":{"path":"nvidia-container-runtime","runtimeArgs":[]}},"default-runtime":"

本人踩坑流程本人自身是之前就安装过anaconda的，所以我直接去安装cuda并下载了最新版本11.7，然后去下载pytorch的时候才发现最新的pytorch并不兼容cuda的最新版本，然后我就去再安装了cuda的11.6，然后在卸载11.7版本的时候发现怎么都删不干净，我查了网上有两种看查cuda版本的方式:在windows终端中输入 nvcc-V nvidia-smi发现第二种方式才是真正正确的（以下引用参考文献中的图片）即使将cuda安装路径下全部文件删除仍能显示版本，直到后来将英伟达所有的驱动都卸载然后重启之后才产生效果，11.7回退到了11.6版本然后就是搭建pytorch去官网选

目录1问题背景2问题探索3问题解决4告别Bug1问题背景环境：远程服务器Ubuntu20.04CUDA11.6现象：在日志文件和终端均显示Python脚本已使用了GPU但是nvidia-smi中的Processes进程无显示2问题探索首先，可以看到|0TeslaV100-PCIE...On|00000000:0F:00.0Off|0||N/A34CP037W/250W|1603MiB/16384MiB|0%Default|GPU显存被占用，换言之有实例在正常使用GPU，表明不是硬件、显卡驱动等问题。检查Pytorch是否正确配置>>>importtorch>>>print(torch.cuda

这里写目录标题1.命令行查看2.NVIDIA显卡驱动控制面板3.程序目录1.命令行查看打开命令行窗口（例如PowerShell或命令提示符），然后输入以下命令：nvcc--version如果安装了CUDA，它会显示CUDA编译工具的版本信息，类似于你上面提供的输出。一般是PSC:\Users\ammy>nvcc--versionnvcc:NVIDIA(R)CudacompilerdriverCopyright(c)2005-2022NVIDIACorporationBuiltonWed_Sep_21_10:41:10_Pacific_Daylight_Time_2022Cudacompilat