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...
PyTorch安装时,使用conda会安装对应版本的cudatoolkit与cudnn,而系统中也安装了cuda与cudnn,系统中的cuda是conda安装的cudatoolkit的超集 使用以下代码来查看cuda版本与路径 import os import torch from torch.utils import cpp_extension # 查看CUDA安装路径 print(cpp_extension.CUDA_HOME) print(cpp_extension.CUDNN...