作者:IDEA-CVR 李弘洋 微信公众号:恐龙CV随着我们所需解决问题的复杂性逐渐增加,Pytorch等常用库所提供的算子无法在资源消耗上满足我们的需求,从底层实现一个高效的算子成为了我们无法忽视的问题。CUDA作为目…
开始找解决方案。 直觉告诉我是装cuda有问题,我直接查了一下,原来装成cpu版本了,不知道这个是不是概率性事件,明明我之前这么装是没问题的。ok,又是逆天了家人们,别着急,找到问题了就好解决了。 上命令,直接卸载cpu版本的pytorch: AI检测代码解析 conda uninstall pytorch 1. 换个命令来试试 AI检测代码解析 pip...
这里有个最简单的idea。 数据是(512x160000),要让我计算每一行的softmax,那我就每一行设置一个线程,每个线程负责该行内部的数据访问和执行。最后输出到指定位置就行 有了上述思路,这样就可以分配资源。一共512行,那我几句启动512个threads,即int gridSize = (512 + blockSize - 1) / blockSize, 具体block...
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对于一个刚玩CUDA菜鸟来说,安装问题就是一个巨大的坑,安装过程里面有很多需要注意的细节,很多自定义的选项,如果漏选,对编译GPU版本的Caffe会出现一些莫名奇妙的问题。为此,会经常出现卸载CUDA,再安装CUDA的问题,所以对于CUDA的卸载与安装就会有一些注意事项,现在总结一下。
int strideA[] = {8192, 1024, 32, 1}; checkCudnnErr( cudnnSetTensorNdDescriptor(cudnnIdesc, getDataType(), convDim+2, dimA, strideA) ); // Allocate and initialize tensors (again, only the input tensor is shown): checkCudaErr( cudaMalloc((void**)&(devPtrI), (insize) * size...
摘要: 本文首先对GPGPU模型CUDA进行了简单的介绍,描述了IDEA密码体制加,解密密钥生成过程,最后通过使用CUDA架构在GPU上实现了IDEA密码体制加,解密密钥的生成过程.关键词:CUDA IDEA 密钥生成 DOI: 10.3969/j.issn.1009-6833.2014.09.057 年份: 2014 收藏 引用 批量引用 报错 分享 ...
convstrideA, dilationA, CUDNN_CONVOLUTION, CUDNN_DATA_FLOAT) );// 设置 mathTypecheckCudnnErr( cudnnSetConvolutionMathType(cudnnConvDesc, CUDNN_TENSOR_OP_MATH) ); 至于剩下的 workspace,其实是与前面所有参数都相关的,因为必须知道数据的属性、计算的算法、算子的属性和计算行为等所有实际计算所需的信...
对于刚接触人工智能领域不久的我而言,装 CUDA 等一些跑模型需要用到的工具是一件痛苦的事,稍不注意就会导致版本依赖问题,最终可能会需要你把前面安装的东西都卸载掉并重新下载,故本文记录如何卸载 CUDA 使得卸载干净。 解决方案 本文的卸载工具采用 window 自带的控制面板,首先打开控制面板,看到很多关于 NVIDIA 的应用...
int strideA[] = {8192, 1024, 32, 1}; checkCudnnErr( cudnnSetTensorNdDescriptor(cudnnIdesc, getDataType(), convDim+2, dimA, strideA) ); // Allocate and initialize tensors (again, only the input tensor is shown): checkCudaErr( cudaMalloc((void**)&(devPtrI), (insize) * size...