cudaMalloc((void**)&d_c, sizeof(int)); cudaMalloc((void**)&d_a, sizeof(int)); cudaMalloc((void**)&d_b, sizeof(int)); cudaMemcpy(d_a, &h_a, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_b, &h_b, sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); //Kernel call by passing ...
2.再进入CUDA Driver页面http://www.nvidia.com/object/mac-driver-archive.html,找到和GPU driver匹配的版本(cudadriver-8.0.90-macos笔者下的是这个),然后下载安装。 3.再进入CUDA Toolkit页面https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,下载、安装CUDA Toolkit(笔者安装的是cuda_8.0.61_mac) (链接:ht...
我们装好的CUDA是8.0,新版本优化和支持好些(经测试提升了大概8%),所以这里就从装好的 CUDA 里面复制过去运行时库。 cp -r /Developer/NVIDIA/CUDA-8.0/lib/libcudart.8.0.dylib /Applications/Adobe\ After\ Effects\ CC\ 2015/Adobe\ After\ Effects\ CC\ 2015.app/Contents/Frameworks/libcudart.dylib AE 还...
在运行有Mac OS X的系统中安装CUDA开发环境,只需以下简单几步: 1、确认系统有一个支持CUDA的GPU,一个支持CUDA的Mac OS X系统版本,和一个通过Xcode安装的gcc; 2、 下载CUDA驱动和软件; 3、 安装CUDA驱动和软件。 编译并运行CUDA软件中的一个示例程序,来验证安装后的硬件和软件是否能运行正常。 确认你有一个...
不过话又说回来，虽然说M1 Ultra的CUDA测试表现一般，但M1芯片内的ProRes加速性能可以在一定程度上弥补M1 Ultra的性能短板，用另一种方式实现出色的视频处理性能。渲染测试软件Blender BenchMark中，Monter场景SPM来到530，但Classroom却只有250，在复杂场景的渲染中，Mac Studio的性能还是有些短板的。不过在更贴近小雷平时...
Mac下CUDA配置小记 心血来潮,在Mac下也配置了一个CUDA环境。 CUDA Toolkit 5.0 增加了对mac的支持,最起码简化到让我看到就有尝试的冲动了。 按照官网上给出的CUDA Getting Started Guide for Mac OS X就可以比较轻松的配置了。地址如下:http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-getting-started-guide-for-mac-os-...
一般情况下Mac 是不支持CUDA 的。进入https://pytorch.org/ 可以看到 pytorch 官网显示当前设备应该用的下载语句。此情况,我的是 conda install pytorch torchvision -c pytorch 复制下来,粘贴到Terminal 中运行就可以开始下载了。 下载完成后,在Terminal...
A: 我们在安装cuda=11.7的pytorch,本质上安装的是在CUDA Toolkit版本为11.7环境下编译好的pytorch版本。当cuda版本之间的差异不是特别的大,或者说不是破坏性的升级的情况下,那么理论上也是能运行的。 手写数据性能测试 下面用的是GPT3.5给我提供一段手写字识别(MNIST)案例代码,用来测试不同的平台的速度。
使用Homebrew安装与您的Mac GPU兼容的CUDA Toolkit(版本12.1): 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 brew install--cask cuda@11.1 步骤5:创建虚拟环境 使用Anaconda创建一个新的虚拟环境(如pytorch310),并激活它。 步骤6:设置清华源 ...