nvvp 可以通过桌面客户端打开。也可以用命令行,比如 # 需要先用 nvprof 记录数据, nvprof 可以加其他选项 > nvprof --export-profile prof.nvvp gpulog.exe 24 256 256 10000 100 > nvvp prof.nvvp 主视窗展示了所有 CUDA 进程的时间线。可以点击任务然后在右下角看到详细信息,比如这张图里显示 gpu_log 消耗...
D:\cuda\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\lib D:\cuda\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\libnvvp 1. 2. 3. 4. 3、验证安装是否成功 配置完成后,我们可以验证是否配置成功,主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe: 首先win+R启动cmd,cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,...
cuda visual profiler 图文教程 1. 用ssh -X、虚拟机、vncviewer等可显示图形化界面的方式连接。2. 打开nvvp（在命令行输入nvvp或找到软件的可执行文件）3. 点击左上角File，在下拉菜单中点击New session，将弹出一个Creat New Session的对话框 4.在File栏中选中程序的可执行文件，Working directory中选中工作目录...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3\libnvvp C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3\include C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.3\lib 4.4 验证CUDNN是否安装成功 接下来,进入cmd...
$ nvvp 启动nvvp界面工具导入output文件即可看到profile情况,e.g.: 更多可以参看nvvp详细教程。 3.4 event 在编写kernel函数时,我们一般需要知道kernel在GPU端的运行时间,通常使用event来统计时间,而不是使用cpu的timer(统计时间不准确!)。event使用示例如下,其中func为待统计的运算...
仅仅使用PyTorch 使用torch的第三方子模块 安装NVIDIA Graphics Drivers(可跳过) 前言 Linux 法一:图形化界面安装(推荐) 法二:手动下载文件后命令行安装(不推荐) windows 法一:GeForce Experience自动安装 法二:手动安装 检验安装 安装CUDA Toolkit 查看显卡驱动版本情况 ...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp 1. 2. 3. 4. 验证配置是否成功 配置完成后,我们可以验证是否配置成功,主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe: 首先win+R启动cmd,cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe(进到...
2. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp 3. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin 4. C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\lib64 注意：要填写你自己的安装路径！！！3.4 测试是否安装成功 3.4...
正在解压 cuda-nvvp-11-3 (11.3.111-1) ... 正在选中未选择的软件包 cuda-visual-tools-11-3。准备解压 .../55-cuda-visual-tools-11-3_11.3.1-1_amd64.deb ... 正在解压 cuda-visual-tools-11-3 (11.3.1-1) ... 正在选中未选择的软件包 cuda-tools-11-3。准备解压 .../56-cuda-tools-...
通过“此电脑”属性页面的“环境变量”进行调整。在“系统变量”中添加CUDA_PATH和CUDA_PATH_V10_1，将CUDA路径及bin、lib、nvvp文件夹路径添加至“path”变量中。最后，通过命令行输入`nvcc -V`验证CUDA版本号是否已更新至10.1。参考资源包括Windows 10、NVIDIA驱动、CUDA 10.1和CUDNN安装教程。