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
参考自NvidiacuRand官方API文档一、具体使用场景如下是是在dropout优化中手写的uniform_random的Kernel：#include#include__device__inlinefloatcinn_nvgpu_uniform_random_fp32(intseed){curandStatePhilox4_32_10_tstate;intidx=threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x;curand_init(seed,idx,1,&state);returncurand_uniform(&state);}二、API解析我们首先来看curand
YOLOv7-tiny整体网络结构图yolov7-tiny.yaml组件模块MXCBLSPPCSP结构图yaml构建代码MCB结构图yaml文件表示common.py代码参考整体网络结构图yolov7-tiny.yaml#parametersnc:80#numberofclassesdepth_multiple:1.0#modeldepthmultiplewidth_multiple:1.0#layerchannelmultiple#anchorsanchors:-[10,13,16,30,33,23]#P3/8-[30,61,62,45,59,119]#P4/16-[116,90,156,1
目录1、卸载之前的旧的或者不匹配的CUDA、cuDNN2、提前查电脑显卡支持的CUDA版本，便于后续下载对应的CUDA版本3、下载CUDA、cuDNN4、tensorflow和CUDA、cuDNN版本型号要匹配5、配置9条环境路径（默认安装可复制以下代码）：6、检查安装的CUDA版本7、查询显卡算力1、卸载之前的旧的或者不匹配的CUDA、cuDNN图片来源：windows7下cuda9.0卸载、cuda8.0安装_shuiyuejihua的博客-CSDN博客2、提前查电脑显卡支持的CUDA版本，便于后续下载对应的CUDA版本来源：CUDA、CUDNN在windows下的安装及配置_m0
我一直在寻找有关使用C#编写CUDA(nvidiagpu语言)的信息。我看过一些库，但它们似乎会增加一些开销(因为p/invokes等)。我应该如何在我的C#应用程序中使用CUDA？用C++编写代码并将其编译成dll会更好吗？这种使用包装器的开销是否会扼杀我从使用CUDA中获得的任何优势？有没有在C#中使用CUDA的好例子？ 最佳答案 ManagedCuda是一个很好的完整cuda4.2包装器.您只需将C++cuda项目添加到您的解决方案中，其中包含您的c#项目，然后您只需添加call"%VS100COMNTOOLS%vsvars3
一、查看并卸载已经有的驱动查看显卡驱动nvidia-smi卸载曾经安装的NVIDIA版本sudoapt-getremove–purgenvidia*禁用nouveau（系统自带的显卡驱动），只有在禁用掉nouveau后才能顺利安装NVIDIA显卡驱动。sudogedit/etc/modprobe.d/blacklist.conf输入密码后在最后一行加上: blacklistnouveau将Ubuntu自带的显卡驱动加入黑名单，Ctrl+s保存后注意此时还需执行以下命令使禁用nouveau真正生效终端输入：sudoupdate-initramfs-u输入以下命令，没有任何返回说明已经干掉nouv
