NVIDIACUDA编程模型允许灵活地配置grid和block，使程序能够在不同规模和结构上运行。CUDA中的grid可以是1、2或3维的，block也可以是1、2或3维的。这意味着存在多种可能的组合，每种组合都会影响最终线程的编号计算。下表展示了所有可能的grid和block组合，并描述了

深度学习的第一课，永远是配环境，而这涉及到了很多方面的零碎知识，对于新手来说是很头疼的。而CUDA，作为每个环境都绕不开的主题，在很多时候都会成为成功运行代码的阻碍。这里简单介绍了一下一些需要注意的概念，和如何用conda去配cuda，希望能够让大家配环境的时候能够稍微轻松点。Dri

软硬件：win11,NVIDIAGeForceRTX3050显存4g一.ollama模型最低要求1.Llama3.1(8B)模型GPU:至少需要1张具有16GB显存的GPU（例如NVIDIATeslaV100或A100）。CPU:高性能的多核处理器（例如IntelXeon或AMDRyzen）。内存:最少32GB的系统内存。存储:需要大约

在CUDA编程中的函数：A，总述1，CUDA内置函数CUDA内置函数是由NVIDIA提供的，用于支持CUDA编程模型的一系列预定义函数。这些函数包括内存管理（如cudaMalloc、cudaFree）、数据复制（如cudaMemcpy）、同步操作（如cudaDeviceSynchronize）、数学运算（如sin、cos等数学函数在设备代码中的版本，如__sin

CUDA的核函数和CNN（卷积神经网络）的核函数是两个完全不同的概念，它们分别属于不同的领域和应用。#1CUDA核函数CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是一种由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型。CUDA核函数是指在CUDA程序中，由GPU执行的函数。这些函数被设计为在GPU上并行运行，

CUDA核函数（Kernel）是用于在GPU上并行执行的函数，它们通过特定的方式被声明和调用，以利用GPU的并行计算能力。CUDA核函数具有一些独特的特性和限制，以下是对CUDA核函数的一些详细介绍：声明与调用声明：CUDA核函数使用__global__关键字进行声明，以区别于只能在CPU上执行的函数。核函数的

1.下载webui源码地址：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webuiclone或者下载压缩包解压。 2.启动双击 stable-diffusion-webui-1.10.0\webui-user.bat文件会下载pytorch，下载速度很慢，可以复制链接 https://download.pytorch.org/whl/cu121/torch-

CUDA入门必看，如何高效地编写并行程序进入公司实习已经一个月有余，从编写第一个kernel开始到现在分析优化LLM程序，我的CUDA学习成果颇丰，项目进展顺利，现将我的学习路径整理分享出来。跟随在GPU芯片架构领域深耕多年的企业家王旭老师，我从一开始对GPU架构领域全无了解，到如今上手LLM

报错信息File"D:\anaconda3\envs\HCAVE2\lib\site-packages\torch\nn\utils\rnn.py",line258,inpack_padded_sequencesorted_indices=sorted_indices.to(input.device)RuntimeError:CUDAerror:device-sideasserttriggeredCUDAkernelerrorsm

设备端的断言错误（device-sideasserttriggered）通常发生在CUDA代码中访问无效的内存地址或执行了无效的操作。解决这种错误需要系统地排查代码中的潜在问题。以下是详细的解决方案：1.检查数组边界确保所有访问数组或指针的操作都在有效范围内。检查线程索引和块索引的计算，确

在深度学习和模型训练中，利用GPU进行加速是常见的做法，而在拥有多张显卡的情况下，学会查看本地的GPU列表并合理选择分布式并行训练的方法是提高训练效率的重要手段。接下来，我将介绍如何使用Python查看本地的显卡列表，讲解几种常见的分布式训练方法及其具体实现代码，并对这

这个是jetson上使用的torchvision源码，解压后使用sudopython3setup.pyinstall即可安装，编译大约耗时30分钟完成，请耐心等待，安装这个源码之前您必须安装好由nvidia官方提供对应torchwhl文件，因此需要必须先安装好pytorch才能使用源码编译。目前我主要用这个源码给同学们安装

opencv4.5cmake-DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE-DCMAKE_CXX_FLAGS_RELEASE="-O3"-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/slam/Thirdpart/opencv-4.5.2/install-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=/home/slam/Thirdpart/opencv-4.5.2/opencv_contr

gpu-burn压力测试1.CentOS1.查看内核版本和CentOS系统版本：uname-acat/etc/centos-release2.查看服务器上是否有NVIDIAGPU：lspci|grepNVIDIA/sbin/lshw-cdisplay3.如果系统安装时没有选择安装开发工具，则安装一下gcc、kernel-devel等以及相关依赖包sudoyuminst

文章目录一、前言二、安装CUDA1.确定是否支持所需的CUDA版本2.下载CUDA3.安装CUDA4.环境变量三、安装cudnn1.下载cudnn2.替换文件四、切换CUDA版本1.切换版本2.检查版本是否切换成功参考一、前言  当我们跑深度学习的代码时，有时

#LLaMA3.1405B模型部署指南本指南提供了在三台服务器(100.10.128.1、100.10.128.2、100.10.128.3)上部署LLaMA3.1405B模型的详细步骤。##1.安装NVIDIA驱动和CUDA在所有三台服务器上执行以下步骤:```bash#更新系统sudoaptupdate&&sudoaptupgrade-y#安

cudart64_90.dll是一个与NVIDIACUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）框架相关的动态链接库（DynamicLinkLibrary，简称DLL）。CUDA是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者利用NVIDIAGPU的并行处理能力来进行高性能计算。cudart64_90.dll是CUDA运行时库的一部

1.检查CUDA版本【方法1】用nvidia-smi已装cuda，用nvidia-smi或nvcc-V查看【方法2】用torch已装torch，用torch代码打印importtorchprint(torch.__version__)#查看pytorch安装的版本号print(torch.cuda.is_available())#查看cuda是否可

Installrunthisonjupyter(*.ipynb)files!pip3installnvcc4jupyterUsageloadtheextensiontoenablethemagiccommands:%load_extnvcc4jupyterRuncudatest%%cuda#include<stdio.h>__global__voidhello(){printf("Hellofromblock

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前言：CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture，统一计算设备架构）是由NVIDIA公司开发的一种并行计算平台和编程模型。CUDA于2006年发布，旨在通过图形处理器（GPU）解决复杂的计算问题。在早期，GPU主要用于图像处理和游戏渲染，但随着技术的发展，其并行计算能力被广泛应用于科学计算、工程

深度学习的训练过程常常非常耗时，一个模型训练几个小时是家常便饭，训练几天也是常有的事情，有时候甚至要训练几十天。训练过程的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。当

问题描述：测试代码如下：importtorchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())print(torch.cuda.device_count())测试结果为false问题原因：使用清华源conda下载导致它会自动给你下载为cpu版问题解决：删除虚拟环境condaenvremove--namemyenv创建

众所周知，WSL2为Windows用户提供了一个强大、高效且灵活的Linux环境，特别适合开发者使用。它结合了Windows和Linux的优点，为用户提供了更加全面和高效的工作环境。但缺点也很明显，那就是默认安装在本来空间就不富裕的C盘。本次我们在非C盘的盘符快速安装基于wsl2的linux开

技术背景前面写过一篇关于Cython和C语言混合编程的文章，在Cython中可以使用非常Pythonic的方法去调用C语言中的函数。另外我们也曾在文章中介绍过Python中使用CUDA计算的一种方案。其实从Python中去调用CUDA有很多种解决方案，例如直接使用MindSpore、PyTorch、Jax等成熟的框架进行G