紧接着前几天的事: 特殊的日子,想起了当年的双(1080TI)显卡装机实录 和 炼丹炉买不起了:聊一聊这段日子的显卡行情 之后,决定买一台整机玩玩. 而现在,主机终于回!来!了!主机回来干什么,当然是--配置环境. 老潘之前也有一些配置环境的文章,可以参考: ubuntu16.04下安装NVIDIA(cuda)-gtx965m相关步骤以及问题 pytorch-0.2成功调用GPU:ubuntu16.04,Nvidia驱动安装以及最新cuda9.0与cudnnV7.0配置 win10下安装使用py

Section 0:Hello,World 这次我们亲自尝试一下如何用粗(CU)大(DA)写程序 CUDA最新版本是7.5,然而即使是最新版本也不兼容VS2015 ...推荐使用VS2012 进入VS2012,新建工程,选择NVIDIA--CUDA Runtime 我们来写一个简单的向量加法程序:[Reference] #include <stdio.h> __global__ void saxpy(int n, float a, float *x, float *y) //__global_

Section 0 :Induction of CUDA CUDA是啥?CUDA®: A General-Purpose Parallel Computing Platform and Programming Model 为什么用显卡就可以实现比CPU高得多的运算性能呢?这要从GPU的结构讲起: GPU天生是为了图像处理而设计的,讲道理的话它能处理一些简单的运算工作(比如单独的顶点和线段).但是在一个GPU中包含了许多个流处理器(Stream Processor),这些流处理器都可以并行工作.I

I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:119] Couldn't open CUDA library cublas64_80.dllI c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\cuda\

Nvidia driver installation(after download XX.run installation file) 1. ctrl+Alt+F1   //go to virtual terminal 2.sudo service lightdm stop   //stop X window 3.sudo init 3 4. sudo ./XX.run    if Nouveaue is using,disable it. by [sudo update-initramfs -

python有多混乱我就不多说了.这个混论不仅是指整个python市场混乱,更混乱的还有python的各种附加依赖包.为了一劳永逸解决python的各种依赖包对深度学习造成的影响,本文中采用python的发行版Anaconda. Step1 安装Anaconda 这里不建议使用python3.4以后的Anaconda版本,因为太新的版本(python3.5)不支持python/matlab混合编程.所以为了以后方便,建议使用python2.7的Anaconda版本.Anaconda安装完成后,n

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N

基于Ubuntu14.04系统的nvidia tesla K40驱动和cuda 7.5安装笔记 飞翔的蜘蛛人 注1:本人新手,文章中不准确的地方,欢迎批评指正 注2:知识储备应达到Linux入门级水平 一 . 首先介绍硬件配置 处理器 英特尔 Core i7 主板 华硕工作站主板 显卡 Nvidia GeForce GT 730 GPU Nvidia Tesla K40c 内存 32 GB 二 . 裸机安装ubuntu-14.04.5-desktop-amd64.iso镜像文件 UltraISo

为什么需要GPU 几年前我启动并主导了一个项目,当时还在谷歌,这个项目叫谷歌大脑.该项目利用谷歌的计算基础设施来构建神经网络. 规模大概比之前的神经网络扩大了一百倍,我们的方法是用约一千台电脑.这确实使深度学习取得了相当大的进展.用到相当多的 计算机.不久之后我发现,之前我并没意识到,用一千台电脑是一项非常昂贵的技术.因此,我和我的朋友,意识到,利用一种 不同的技术,仅用三台电脑,而非一千台,就可以做到这点,而秘诀就是利用GPU技术. ---Andrew Ng [The Big Talk:深度学

用vs新建一个cuda的项目,然后将系统自动生成的那个.cu里头的内容,除了头文件引用外,全部替代成先有代码的内容. 然后程序就能跑了. 因为新建的是cuda的项目,所以所有的头文件和库的引用系统都会自动添加.

如果CUDA的代码移植,一个是要 include文件夹对不对,这个是.h文件能否找到的关键,另一个就是lib,这个是.lib文件能否找到的关键.具体检查地方,见下头. include: lib:

解决办法: 打开convolution_vs2010.vcxproj文件,将之前cuda 5.5全部改成cuda7.5. 就可以打开了.

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1.ArrayFire与cuda版本不一致时的解决方案 以Visual Studio2013为例,在工程-属性-C/C++--预处理加入宏AFCL,即可解决.

安装Caffe指导书 环境: Linux 64位 显卡为Intel + AMD,非英伟达显卡 无GPU 一. 安装准备工作 1. 以管理员身份登录 在左上角点击图标,搜索terminal(即终端),以super 管理员身份登录: 命令:sudo su 输入password即可 2. 安装Boost 命令:sudo apt-get install libboost-all-dev 3. 安装BLAS(Intel MKL) (1)  下载 Intel MKL库,解压后安装 下载地址: https:/

官方教程:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 主要参考教程: https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide 其他参考:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51999566 http://www.52nlp.cn/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%

原文地址:http://www.cnblogs.com/1024incn/p/4605502.html shared memory在之前的博文有些介绍,这部分会专门讲解其内容.在global Memory部分,数据对齐和连续是很重要的话题,当使用L1的时候,对齐问题可以忽略,但是非连续的获取内存依然会降低性能.依赖于算法本质,某些情况下,非连续访问是不可避免的.使用shared memory是另一种提高性能的方式. GPU上的memory有两种: · On-board memory · On-c

win10 用cmake 3.5.2 和 vs 2015 update1 编译 GPU版本(cuda 8.0, cudnn v5 for cuda 8.0)  用vs 2015打开 编译Release和Debug版本 看网上那个例子里面 工程里面有是三个文件夹 include(包含mxnet,dmlc,mshadow的include目录) lib(包含libmxnet.dll, libmxnet.lib,把用vs编译好的放过去) python(包含一个mxnet,setup.py, 以及buil

之前学习了CNN的相关知识,提到Yoon Kim(2014)的论文,利用CNN进行文本分类,虽然该CNN网络结构简单效果可观,但论文没有给出具体训练时间,这便值得进一步探讨. Yoon Kim代码:https://github.com/yoonkim/CNN_sentence 利用作者提供的源码进行学习,在本人机子上训练时,做一次CV的平均训练时间如下,纵坐标为min/CV(供参考): 机子配置:Intel(R) Core(TM) i3-4150 CPU @ 3.50GHz, 32G,x64 显

以下问题的出现及解决都基于"WIN7+CUDA7.5". 问题描述:当我编译运行<GPU高性能编程CUDA实战>中第4章所给Julia实例代码时,出现了显示器闪动的现象,现象很快消失,并在窗口右下角弹出"显示器驱动已停止响应,并且已恢复"的提示,而最终并未得到Julia应有的计算结果,在命令行窗口中显示了相应错误信息. 问题解决:开始 > NVIDIA Corporation > Nsight Visual Studio Edition 4.

以下基于"WIN7(64位)+Visual Studio 2010+CUDA7.5". 语法高亮除了看起来舒服之外,还可以使用F11寻找函数.变量定义,输入函数的时候也会有相应的提示.下面就是关于CUDA代码的高亮设置. 在搭建好CUDA开发环境后,当打开.cu文件时会发现,其中的CUDA C/C++关键字并没有高亮显示,如__global__.__device__等,而且还有下划曲线.这是因为编译器并没有将它们识别为关键字.以下就逐一介绍CUDA C/C++关键字和函数的语法高亮显示