适用对象：深度学习初学者前言本文主要介绍的是tensorflow-gpu版本的环境安装，所以需要读者有一块还不错（显存大于2G）的英伟达独立显卡，本文的安装步骤均已在如下环境中（windows11、i7-8700、gtx1060）测试通过，此环境同时兼容Windows10。目录一、安装Anaconda二、安装CUDA三、安装CUDNN四、安装tensorflow-gpu五、安装keras六、helloworld正文一、安装Anaconda1.打开浏览器输入网址https://www.anaconda.com/进入到Anaconda官网。2.点击Download按钮下载最新版Anaconda。下
普通docker的使用dockergpu尝试运行dockerrun--gpus=all-it--net=host--ipc=host--ulimitmemlock=-1--ulimitstack=67108864nvcr.io/nvidia/pytorch:22.05-py3bash如果没有正确配置会报错：couldnotselectdevicedriver“”withcapabilities:[[gpu]].以下是配置的过程apt-getinstallnvidia-container-runtimedistribution=$(./etc/os-release;echo$ID$VERSION
本文在安装过程中参考了很多c站的其他教程，本文把安装过程中遇到的问题和安装过程一一记录，希望能有所贡献。本文是基于miniconda已经安装完成且环境变量也设置好的前提。目录一、Miniconda创建虚拟环境（以下的二和三部分任选其一安装即可）二、安装tensorflowcpu版本三、安装tensorflowgpu版本四、安装jupyter并将成功安装tensorflow的虚拟环境导入jupyter附录一：常用的conda命令附录二：参考的相关文档附录三：python3.8tensorflow2.2.0下其他安装包版本一、Miniconda创建虚拟环境1、condaprompt，输入：cond
准备工作：（1）电脑装有NVIDIA显卡（2）安装ROSnoetic/Installation/Ubuntu-ROSWiki（3）安装cudaUbuntu安装cuda_GXU_Wang的博客-CSDN博客（4）安装ceres1.14.0Ubuntu20.04安装Ceres1.14.0_我是你de不死的bug的博客-CSDN博客一、安装OpenCV4.6.0下载opencv源码，选择所需要的版本opencv4.6.0，相应的扩展opencv_contrib4.6.0，以及用于桥接ROS和opencv的cv_bridgeReleaseOpenCV4.6.0·opencv/opencv·GitHub
在GPU虚拟化场景下Linux内核层一般需要二套driver，一套是是常规的VFdriver(比如amdgpu.ko、amdkfd.ko),另一套是PFdriver(比如gim.ko)用来sriov的初始化(SR-IOVextendedcapability)，vfid的配置等。其中PFdriver运行于Host侧，而VFdriver运行于虚拟化VM侧，gim.ko和amdkfd.ko/amdgpu.ko之间可以通过Mailbox和位于显存的Sharedmemory来进程通信，gru与PF通信通过gim.ko提供的sysfs接口，Host侧的管理员可以通过/etc/gim_config来指定gi
前言：距离第一次安装深度学习的GPU环境已经过去了4年多（当时TensorFlow特别麻烦），现在发现安装pytorch的GPU版本还是很简单方便的，流程记录如下。安装步骤：步骤一：官网下载AnacondaFreeDownload|Anaconda直接下载最新版本到电脑里，并安装。步骤二：查询电脑的CUDAVersionwin+R然后输入cmd调出命令窗，输入nvidia-smi步骤三：确定电脑GPU的NVDIA型号。通过搜索找到”设备管理器”，再找到其中的“显示适配器”。 步骤四：更新NVIDIA驱动程序NVIDIA官网：https://www.nvidia.cn/ 选择对应的硬件环境 搜索
随着人工智能和图形处理需求的不断增长，多GPU并行计算已成为一种趋势。对于多GPU系统而言，一个关键的挑战是如何实现GPU之间的高速数据传输和协同工作。然而，传统的PCIe总线由于带宽限制和延迟问题，已无法满足GPU之间通信的需求。为了解决这个问题，NVIDIA于2018年推出了NVLINK，以提高GPU之间的通信效率。了解NVLINKNVLINK是一种专门设计用于连接NVIDIAGPU的高速互联技术。它允许GPU之间以点对点方式进行通信，绕过传统的PCIe总线，实现了更高的带宽和更低的延迟。NVLINK可用于连接两个或多个GPU，以实现高速的数据传输和共享，为多GPU系统提供更高的性能和效率
Shader相关优化众所周知，我们在unity里编写Shader使用的HLSL/CG都是高级语言，这是为了可以书写一套Shader兼容多个平台，在unity打包的时候，它会编译成对应平台可以运行的指令，而变体则是，根据宏生成的，而打包运行时，GPU会根据你设置的宏切换这些打包出来的代码，而不是我们书写那种只生成的一个Shader，这也是为了提高运行速度。如果你要查看实际运行的代码，可以使用RenderDoc等工具截帧查看实际运行的代码。可以在Shader上面查看当前生成的变体数量。优化Shader最主要的是优化Shader的算法，整理代码结构，减少冗余。使用最精简，运行效率最高的代码来实现我们
一、创建虚拟环境打开anacondaprompt，添加镜像源：添加镜像源：condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/添加镜像源：condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/设置搜索时显示通道地址：condaconfig--setshow_channel_urlsyes显示镜像源设置情况：condaconfig--showchannels删除镜像源使用：删除镜像源：
这是我阅读General-PurposeGraphicsProcessorArchitecture的一篇笔记，本文对应书中第二章的内容。执行模型现代GPU普遍采用SIMD来实现数据级（data-level）并行，程序员通过诸如CUDA等API以在GPU上启动一系列的线程（thread）执行工作。其中，每个线程可以有独立的执行路径（executionpath），并且可以访问不同区域的内存。从硬件的角度看，GPU会将线程分成若干组，每个组被称为一个warp（在AMD的术语中称为wavefront）以利用线程的规律性和空间局部性。这种执行模型被称为SIMT（single-instruction,mu
