cuda的GPU加速对于小白来说还是十分有难度的,尤其是一开始版本的选择,笔者电脑的cuda版本是cuda12.2,所以一开始装的是cuda12.2版本的,装了才知道得低一个版本才能装上,再后来了解到cuda11.2是飞桨支持的,同时也支持tensorflow等很多深度学习开源库,因此笔者最终决定下载cuda11.2版本的以及其他适配版本的cuDNN8.1和tensorfl...
启动CUDA attach调试会让选择要attach的进程,输入train.py即可,也就是我们第一步执行的python文件。这一步需要sudo权限,终端会让输入Y/N cuda attach权限设置 CUDA调试 attach进程 在python断点继续执行,代码就会停留在cuda的断点上。 cuda代码调试结果 方法二:使用vscode attach(可能会失败,不推荐) 方法二不使用ptvsd...
最终如下图: 保险起见,针对.cu后缀的CUDA代码需要确认一下其配置属性是否正确。 选中.cu文件,右键菜单—>属性,弹出如下文件属性页, 如果环境配置正确的话,“常规—>项类型”会默认为“CUDA C/C++” 如果不是且无法更改成“CUDA C/C++”,需要确认第三步和VS、CUDA环境是否安装、配置正确。 5、修改头文件函数声...
(4)安装VS2022:在安装CUDA前,预先安装Visual Studio匹配版本,后面Tiny-cuda-nn时也用到。Visual Studio的nvcc需要x64,与CUDA版本一致。 (5)安装CUDA:进入cuda官网https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,选择自己系统匹配的CUDA版本安装文件下载到本地(local)。点击CUDA文件安装在系统盘,完成后在CMD或PowerShe...
安装过程全程默认即可。因为配置cuda的时候会有vs的要求,所以需要下载vs2017,不然cuda会报错。 2:设置环境变量,**打开系统变量,安装过程中已经自动添加了两条环境变量, 之后我们再手动添加以下几条: CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.0 ...
使用VS2022对GPU进行CUDA编程 在异构计算架构中,GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起来协同工作,CPU所在位置称为为主机端(host),而GPU所在位置称为设备端(device),两者优势互补。 CUDA作为GPU的编程模型,提供了对其他编程语言的支持,例如常用的C/C++,Python等。
python环境的配置 我知道我的cuda版本是11.1,因此我需要找到对应的pytorch版本的命令,在这个连接中查找 Previous PyTorch Versions 我需要输入: pip install torch==1.10.1+cu111 torchvision==0.11.2+cu111 torchaudio==0.10.1 -f <https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html> ...
安装CUDA,并使用VS2022开始CUDA编程 在异构计算架构中,GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起来协同工作,CPU所在位置称为为主机端(host),而GPU所在位置称为设备端(device),两者优势互补。CUDA作为GPU的编程模型,提供了对其他编程语言的支持,例如常用的C/C++,Python等。
与直接运行 Python 文件类似,您可以使用“控制台”面板查看 Jupyter Notebook 的输出结果。 使用GPU 支持:如果您希望在 GPU 上运行 PyTorch 程序,您需要安装 CUDA 和 cuDNN。这些库允许 PyTorch 利用 GPU 进行加速计算。根据您的 GPU 型号选择相应的 CUDA 和 cuDNN 版本,并按照官方文档的指示进行安装。一旦安装...
在C:\ProgramData\Anaconda2\Scripts路径下spyder.exe文件,是anaconda自带的python编译器,可以把它拖到桌面上备用。 2. CUDA安装 CUDA是NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题,选择下载CUDA8.0 for Windows: 双击下载的安装包开始安装,系统检查并同意许可协议之后在“选项”里最好选择“自定义...