在深度学习领域,PyTorch是一个流行的开源深度学习框架。它不仅可以运行在CPU上,也支持NVIDIA的CUDA(Compute Unified Device Architecture)来加速计算。在这篇文章中,我们将深入探讨PyTorch代码在CUDA和CPU上的运行区别,结合实际代码示例,帮助大家更好地理解这两者的优势与劣势。 CUDA与CPU的基本概念 CUDA是CUDA编程模型的...
因此,基于CPU+GPU的异构计算平台可以优势互补,CPU负责处理逻辑复杂的串行程序,而GPU重点处理数据密集型的并行计算程序,从而发挥最大功效。GPU无论发展得多快,都只能是替CPU分担工作,而不是取代CPU。 GPU中有很多的运算器ALU和很少的缓存cache,缓存的目的不是保存后面需要访问的数据的,这点和CPU不同,而是为线程thread...
conda create -name pytorch_gpu python=3.7 anaconda 1. 按照操作完成即可。 四、Pytorch的安装 Pytorch 安装命令获取网址:PyTorch 往下滑,找到这里,然后依次选择Conda或者Pip,CUDA11.3,然后就会自动生成蓝框中的安装命令: 内容如下: conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch 1. 然...
使用以下命令可以看到torch在运行时的版本情况,通过实验,更改系统cuda版本或者取消系统cuda,会对CUDA_HOME和NVCC版本造成影响,但是PyTorch在运行时始终会优先调用conda安装的cudatoolkit,而不是调用系统内的cuda,即使系统找不到cuda,torch也可以使用cuda来进行训练 # torch配置 print(torch.__config__.show()) 1. 2....