一、DeepStream配置文件解析参考：官方文档DeepStreamReferenceApplication-deepstream-app1.DeepStream应用程序架构下图为NVIDIADeepStream应用程序架构DeepStream参考应用程序是一个基于GStreamer的解决方案，由一组封装底层api的GStreamer插件组成，以形成一个完整的图。参考应用程序能够接受来自各种源的输入，如摄像头、RTSP输入、编码文件输入，此外还支持多流/源功能。由NVIDIA实现并作为DeepStreamSDK的一部分提供的GStreamer插件列表包括:StreamMuxer插件从多个输入
对于深度学习，官方指出在GPU算力高于5.0时，可以用来跑神经网络JetsonProductsGPUComputeCapabilityJetsonAGXXavier7.2JetsonNano5.3JetsonTX26.2JetsonTX15.3TegraX15.3GeForceandTITANProductsGPUComputeCapabilityGeForceRTX30908.6GeForceRTX30808.6GeForceRTX30708.6NVIDIATITANRTX7.5GeforceRTX2080Ti7.5GeforceRTX20807.5GeforceRTX20707.5Gefo
文章目录(一)安装cuda11.81）先确定cuda版本2)安装cuda11.8,因为torch2.0目前只支持cuda11.7和cuda11.83)安装cudnn4)验证(二)安装pytorch2.0(一)安装cuda11.81）先确定cuda版本nvcc-V为了不污染现有开发环境，创建新的conda环境，这里我选择Python3.11版本2)安装cuda11.8,因为torch2.0目前只支持cuda11.7和cuda11.8cuda下载链接：cuda去archve下找到11.8的版本直接安装，首先提取在temp目录安装好cuda后，会提示重启。重启完成后，安装成功。cuda安装好之后，会
目录一.安装CUDA二.安装apex三.各类报错问题解决3.1C++编译错误3.2Apex优化算子错误3.3CUDA错误3.4g++或gcc错误背景：跟李沐老师一起探索RTX3090的深度学习浮点运算性能，需要安装apex进行半精度运算，本文总结了Ubuntu20.04安装NVIDIA混合精度计算库apex全流程及各类报错问题解答环境：Ubuntu20.04AMD58008-core16-ThreadNVIDIARTX3090Pytorch1.13(gpu)Python3.9CUDA11.7一.安装CUDA确保你的apex跟CUDA版本对应，如果不对应，则在运行程序时会产生各类kernelfu
前言用deb方式安装的cuda，进行卸载。我目前是卸载10.1，安装10.2或者11.6一、卸载参考的方法完全卸载cuda参考problem-while-installing-cuda-toolkit-in-ubuntu-18-041.1首先关闭使用NVIDIA的驱动程序Youhavetouninstallanynvidiadriverbeforerunningsudoaptinstall-ycudaTodoso,gotto"Software&Updates"->"Additionaldrivers"->UsingX.OrgX(nouveou)1.2清除cuda，另外sudoaptcleans
本文主要介绍用CUDA实现矩阵运算(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的使用文中的全部code:https://github.com/CalvinXKY/BasicCUDA/tree/master/matrix_multiplyV100上的测试对比：1.CPU矩阵乘运算矩阵C=A×BC=A\timesBC=A×B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：矩阵C中每个元素ci,jc_{i,j}ci,
前言在Wpf下最常使用的就是Mvvm模式了，有自己造轮子构建Mvvm框架的，也有使用现成的开源项目，我之前一直使用的是轻量级的MvvmLight了，这个框架还是非常不错的，使用也简单，不占用太大空间，其中最喜欢的莫过于全局Messenger了，可谓是神器。最近有个项目使用.Net6开发，在NuGet发现MvvmLight已经很久不更新了，上一次还是2018年9月12日，偶然发现微软官方出的Microsoft.Toolkit.Mvvm完全继承了Messenger的优良传统，这是一个官方社区套件(WindowsCommunityToolkit)，延续了MVVMLight的风格，是一个轻量级的组件，
一、原因总结最近项目需要，发现了这个问题。网上找原因，汇总起来，有以下几点原因：1、首先对于任何一个CUDA程序，在调用它的第一个CUDAAPI时后都要花费秒级的时间去初始化运行环境，后续还要分配显存，传输数据，启动内核，每一样都有延迟。这样如果你一个任务CPU运算都仅要几十毫秒，相比而言必须带上这些延迟的GPU程序就会显得非常慢。2、其次，一个运算量很小的程序，你的CUDA内核不可能启动太多的线程，没有足够的线程来屏蔽算法执行时从显存加载数据到GPUSM中的时延，这就没有发挥GPU的真正功能。3、数据从内存传递到显存和cudaMalloc耗时很长，NVIDIA提供的nsight中的profi
XRInteractionToolkit研究官方链接：https://docs.unity3d.com/Packages/com.unity.xr.interaction.toolkit@2.0/apiXRRig:其实就是XROrigin，官网还没改过来，通常连接到XRRig的基础对象上，并将其存储起来，然后通过移动进行操作。它也被用来偏移相机。OriginBaseGameObject：根节点，射线移动和转移就是修改这个对象的位置CameraFloorOffsetObject：设置相机距离地板的高度TrackingOriginMode：原点空间跟踪模式（PICO不能选择NotSpecified
基于Docker的深度学习环境部署1.什么是Docker？2.深度学习环境的基本要求3.Docker的基本操作3.1在Windows上安装Docker3.2在Ubuntu上安装Docker3.3拉取一个pytorch的镜像3.4部署自己的项目3.5导出配置好项目的新镜像4.分享新镜像4.1将镜像导出为tar分享给他人4.2或者将镜像推送到云仓库5.使用新镜像6.跨平台造成nvidia-smi不可用的问题6.1确认是该问题6.2win2linux问题如何解决？6.2.1手动创建软链接6.2.2使用Dockfile自动完成6.3linux2win问题如何解决？6.3.1在WSL使用时手动删除软链接
