- 2024-08-16NVIDIA CUDA 编程模型之Grid和Block
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
- 2024-08-15cuda环境配置剖析,不再傻傻分不清楚该怎么装环境
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
- 2024-08-14笔记本电脑本地部署ollama大模型(显存不足调用CUDA Unified Memory方法)
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
- 2024-08-14CUDA函数的概念、种类和示例
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
- 2024-08-14CUDA的核函数与CNN的核函数
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,
- 2024-08-14CUDA核函数
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
- 2024-08-10stable-diffusion-webui-1.10.0 安装
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-
- 2024-08-10CUDA入门必看,如何高效地编写并行程序
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
- 2024-08-10CUDA--内存访问越界或无效的索引操作解决办法
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
- 2024-08-10CUDA--内存访问越界或无效的索引操作解决办法--总结
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
- 2024-08-10大模型 - 分布式训练方法汇总
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
- 2024-08-09[jetson]jetson上torchvision源码下载地址汇总jetson上安装torchvision方法
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
- 2024-08-09opencv4.5 带cuda 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
- 2024-08-08GPU-Burn压力测试
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
- 2024-08-08Windows10下多版本CUDA的安装与切换
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
- 2024-08-07在多服务器环境中部署LLaMA 3.1 405B模型
#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
- 2024-08-06cudart64_90.dll缺失?一文详解CUDA运行时环境修复步骤
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
- 2024-08-06python安装torch-cluster、torch-scatter、torch-sparse和torch-geometric | torch_geometric详细安装教程
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
- 2024-08-05在python jupyter下运行cuda c++程序
Installrunthisonjupyter(*.ipynb)files!pip3installnvcc4jupyterUsageloadtheextensiontoenablethemagiccommands:%load_extnvcc4jupyterRuncudatest%%cuda#include<stdio.h>__global__voidhello(){printf("Hellofromblock
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- 2024-08-04一文学会CUDA编程:深入了解CUDA编程与架构(一)
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
- 2024-08-046-3使用GPU训练模型
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
- 2024-08-03PyTorch下载完成之后无法使用GPU
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
- 2024-08-02Win11不在C盘安装WSL2(Linux环境),安装Nvidia驱动和默认使用Win11的网络代理服务
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
- 2024-08-02使用Cython调用CUDA Kernel函数
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