cuda()): print('cudnn is ok') else: print('no cudnn ') input("\nPress enter for close") sys.exit() result = subprocess.run(['ffmpeg', '-hwaccels'], text=True, stdout=subprocess.PIPE) print(f'Accels:\n{result.stdout}') if not os.path.exists(tmpdir): os....
# 测试 CUDA 可用性 # 找到一个 h264 编码的mp4视频,重命名为 raw.mp4,然后复制到和当前脚本同目录下,然后执行测试 import json import subprocess import torch import os import sys from torch.backends import cudnn # ffmpeg rootdir = os.getcwd() tmpdir = os.path.join(rootdir, 'tmp...
cuda\v7.5\include;cuda\v7.5\lib\x64;(我的是64位机器) 代码如下: #include "stdafx.h" #include <cuda_runtime.h> #pragma comment(lib,"cuda_static.lib") int main(int argc,_TCHAR* argv[]) { int deviceCount = 0; cudaError_t error_id = cudaGetDeviceCount(&deviceCount); if(error_id ...
If using cuda for training, you need to modify the following three places to tell the computer to use cuda, and there are two ways (more on this later): 1.网络结构 Network structure 2.损失函数 Loss function 3.数据马上使用之前 Data,immediately before use two way that we can use cuda: ...
1、对于cuda、cudnn、nccl的环境安装可以看: https://cloud.tencent.com/developer/article/2162519 2、然后编译工具,编译的结果在build文件夹里: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 cd nccl-test make 工具介绍 NCCL 测试性能指标解释 代码语言:txt AI代码解释 NCCL(NVIDIA 集体通信库...
cuda() dcn_v2 = DCNv2(inC, outC, (kH, kW), stride=1, padding=1, dilation=1, deformable_groups=deformable_groups).cuda() conv_offset.weight.data.zero_() conv_offset.bias.data.zero_() conv_mask.weight.data.zero_() conv_mask.bias.data.zero_() conv_identify(dcn_v2.weight, dcn_...
bandwidthTest是NVIDIA CUDA工具包中提供的一个示例程序。它旨在测量和显示以下几种内存传输的带宽: Host to Device : 从CPU(及其RAM)到GPU的数据传输速率。 Device to Host : 从GPU回到CPU的数据传输速率。 Device to Device : 在GPU内部,从一块内存区域传输到另一块内存区域的速率。
cuda_cudarc_test ideas 介绍cudarc:cudarc这个库是extern C 函数(在Rust中写C函数),编译为ptx,然后获取device进行运行 介绍rust-gpu:利用CUDA builder可以把Rust函数编译为ptx(自己去写核函数) 想法:利用rust-gpu,build.rs尝试build为ptx,cudarc直接引入ptx然后调用? 把异步和多线程的框架搭起来了,框架中GPU运...
cuda和python对应版本 # Cuda与Python的对应版本随着深度学习和高性能计算的普及,NVIDIA的CUDA(Compute Unified Device Architecture)技术成为了GPU加速计算的重要工具。CUDA允许开发者使用C/C++语言编写高效代码,并通过Python的各种库(如NumPy、TensorFlow、PyTorch等)来利用这些高效代码。在使用CUDA时,确保使用与其对应的Pyth...
Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from No attached data sources