我安装了cuda7，但是当我点击nvcc--version时，它打印出6.5。我想在GTX960卡上安装Theano库，但它需要nvcc7.0。我试过重新安装cuda，但它没有更新nvcc。当我运行apt-getinstallnvidida-cuda-toolkit时，它只安装6.5。如何将nvcc更新到7.0版？ 最佳答案 请按照官方安装指南卸载当前的cuda环境，然后安装最新的CUDA开发环境，包括cudaSDK、cudatoolkit和驱动。 关于linux-Nvcc的版本与CUD
我正在尝试分配一些内存，但有时会出现“内存不足”错误。cudaMemGetInfo表示我需要更多可用内存。因此，内存碎片问题。有可能解决这个问题吗？是否可以将元素放入内存中，而不是一个一个地放入内存中，然后碎片化成我可以放入内存中的几个和平点？ 最佳答案 如果你因为内存碎片而“内存不足”，那么你使用内存的方式就存在一些错误!!您负责对该内存进行碎片化，考虑重新设计您的程序，例如使用内存池来避免过多的新/删除以避免内存碎片 关于c++-是否可以解决CUDA内存碎片问题？，我们在StackO
我想在我的CUDA6.0项目中为我的C++文件使用C++11标准。当我将CUDA6.0NsightEclipse设置中的编译器更改为g++并添加-std=c++11选项时，我收到了很多这样的错误:error:namespace"std::__gnu_cxx"hasnomember"__normal_iterator"显然，我必须为CUDA和我的C++文件“选择”一次编译器。我该怎么做？安装支持未记录的C++11的CUDA6.5不是一个选项。 最佳答案 问题是CUDA6.0不支持C++11标准，当将-std=c++11选项传递给编译器
我最近尝试将我的Tensorflow安装从0.6升级到0.7.1(Ubuntu15.10、Python2.7)，因为它被描述为与更多最新的Cuda库兼容。一切都运行良好，包括来自Tensorflow入门页面的简单测试。但是我无法使用cuDNN。使用cuDNN运行程序时，我首先收到警告“无法加载cuDNNDSO”后来程序崩溃了Itensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:717]CreatingTensorFlowdevice(/gpu:0)->(device:0,name:GeForceGTX980,pcibusid:0000:01
当我在Windows7(相对于Linux)中运行我的CUDA应用程序时，我注意到性能受到很大影响。我想我可能知道减速发生在哪里:无论出于何种原因，WindowsNvidia驱动程序(版本331.65)在通过运行时API调用时不会立即分派(dispatch)CUDA内核。为了说明这个问题，我分析了mergeSort应用程序(来自CUDA5.5附带的示例)。首先考虑在Linux中运行时的内核启动时间:接下来，考虑在Windows中运行时的启动时间:这post表明问题可能与批处理内核启动的Windows驱动程序有关。无论如何我可以禁用这个批处理吗？我运行的是GTX690GPU、Windows
我正在访问一台远程计算机，该计算机具有用于CUDA计算的良好nVidia卡，但我无法找到一种方法来了解它使用的是哪种卡以及CUDA规范(版本等)是什么。我在终端上使用了“lspci”命令，但没有nvidia卡的迹象。我很确定它有nVidia卡，并且似乎安装了nvcc。但我真的很想弄清楚显卡和CUDA规范。有什么想法吗？谢谢! 最佳答案 如果您能找到CUDASDK目录的安装位置，那么您只需运行deviceQuery示例，它将告诉您所有您需要了解的信息以及更多信息。可执行文件应位于$(SDK)/C/bin/linux/release/d
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。这个问题似乎不是关于aspecificprogrammingproblem,asoftwarealgorithm,orsoftwaretoolsprimarilyusedbyprogrammers的.如果您认为这个问题是关于anotherStackExchangesite的主题，您可以发表评论，说明问题可能在哪里得到解答。关闭8年前。Improvethisquestion我最近安装了带有驱动程序331.67的cuda工具包5.5(我有一个GeForceGTX680)。出于某种原因，我无法运行任何测试脚
我最近从GTX480升级到GTX680，希望三倍数量的内核能够显着提高我的CUDA代码的性能。令我震惊的是，我发现我的内存密集型CUDA内核在GTX680上运行速度慢了30%-50%。我意识到这不是严格意义上的编程问题，但它确实会直接影响CUDA内核在不同设备上的性能。任何人都可以深入了解CUDA设备的规范以及如何使用它们来推断它们在CUDAC内核上的性能吗？ 最佳答案 不完全是您问题的答案，但一些信息可能有助于了解GK104(Kepler、GTX680)与GF110(Fermi、GTX580)的性能:在Fermi上，内核的运行频率
最近在学习在服务器的ubuntu环境上配置用多个显卡训练，之前只用一个显卡训练实在是太慢了点先看看服务器上有几个显卡：nvidia-smi即可得到具体的显卡信息：每个显卡之前有对应的编号。然后得知自己服务器上总共有多少显卡后，插入以下代码：#一机多卡设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1,2,3'#设置所有可以使用的显卡，共计四块device_ids=[0,1]#选中其中两块model=nn.DataParallel(model,device_ids=device_ids)#并行使用两块#net=torch.nn.Dataparallel(model
?项目专栏：【深度学习时间序列预测案例】零基础入门经典深度学习时间序列预测项目实战（附代码+数据集+原理介绍）文章目录前言一、基于PyTorch搭建CNN(一维卷积Conv1D)模型实现风速时间序列预测二、配置类三、时序数据集的制作四、数据归一化五、数据集加载器六、搭建CNN(一维卷积Conv1D)模型七、定义模型、损失函数、优化器八、模型训练九、可视化结果完整源码前言?最近很多订阅了?《深度学习100例》?的用户私信咨询基于深度学习实现时间序列的相关问题，为了能更清晰的说明，所以建
