gcc8.1和cuda9.0版本不兼容,比较坑. 下面是各版本cuda支持的gcc: 从CUDA 4.1版本开始,现在支持gcc 4.5.gcc 4.6和4.7不受支持. 从CUDA 5.0版本开始,现在支持gcc 4.6.gcc 4.7不受支持. 从CUDA 6.0版本开始,现在支持gcc 4.7. 从CUDA 7.0版本开始,完全支持gcc 4.8,在Ubuntu 14.04和Fedora 21上支持4.9. 从CUDA 7.5版开始,完全支持gcc 4.8,在Ubuntu 14.04和Fe

CUDA 11功能清单 基于NVIDIA Ampere GPU架构的新型NVIDIA A100 GPU在加速计算方面实现了最大的飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,CUDA 11与A100一起发布. CUDA 11能够利用新的硬件功能来加速HPC,基因组学,5G,渲染,深度学习,数据分析,数据科学,机器人技术以及更多不同的工作负载. CUDA 11包含了所有功能-从平台系统软件到入门和开发GPU加速的应用程序所需的一切.本文概述了此版本中的主要软件功能: 支持NVIDIA Ampere

CUDA 11功能展示 CUDA 11 Features Revealed 新的NVIDIA A100 GPU基于NVIDIA安培GPU架构,实现了加速计算的最大一代飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,我们很高兴宣布CUDA11与A100结合使用.              CUDA11使您能够利用新的硬件功能来加速HPC.基因组学.5G.渲染.深度学习.数据分析.数据科学.机器人和许多更多样化的工作负载. CUDA11包含了从平台系统软件到开始开发GPU加速应用程序所需的所有功能.本文

今天在用gdb调试C++程序的时候,想用"p i”命令打印出程序的一个局部变量i,却一直提示: No symbol "i" in current context. 我愣了下,想到有几种原因可能导致这种情况: 1.编译的时候没有加上-g选项,一直编译器没有在可执行程序中加入调试信息: 2.编译的时候加上了优化选项,使得编译器把某些变量优化掉了: 3.断点加的位置不对,变量超出作用域了. 我重新检查了程序以及编译命令,的确是没错的.于是我只能在程序中加了个全局变量gi,然后gdb

前gcc这是4.8.x.导致g++不能用.因此,要 网上找了很多办法,在安装过程中或这些以下问题的出现: 1. Unable to exec g++.real: 没有那个文件或文件夹 2. 下列软件包有未满足的依赖关系:  gcc : 依赖: gcc-4.8 (>= 4.8.1-4~) 可是它将不会被安装 3. gcc-4.8 : 依赖: binutils (>= 2.23.90.20131017) 可是 2.23.52.20130913-0ubuntu1 正要被安装 最后经过一番尝试,最后攻

注意点在于, 头文件在另外一个包system/header里,需要另外安装 pkg pkg install system/header

00 想说的 深度学习的环境我配置了两个阶段,暑假的时候在一个主攻视觉的实验室干活,闲暇时候就顺手想给自己的Ubuntu1804配置一个深度学习的环境.这会儿配到了anaconda+pytorch+cuda,但是记忆里是显卡始终配不好. 1 torch.cuda.is_available() 2 >> False 3 # 表示显卡不配套 当时我以为就崩了. 确实是崩了,应该是navigator出现了一些问题. 事实上根据后续的回忆,是当时的自己对这些东西没有一个清楚的认识,pytorch装好就

安装   gcc 3.4 f**k,不是为了编译0.11内核.我才懒得鸟3.4的版本号 源代码编译被我实践--"不归路",各种报错,我起码不止是了4个版本号的gcc,各种不兼容.各种恶心... 直到刚刚才搞定.用deb安装包install gcc 3.4 想办法搞到以下几个deb 安装包 cpp-3.3_3.3.6-15ubuntu6_i386.deb              //second to be installed gcc-3.3_3.3.6-15ubuntu6_i386.

Detectron概述 Detectron是Facebook FAIR开源了的一个目标检测(Object Detection)平台. 用一幅图简单说明下Object Detection.如Mask R-CNN已经能够做到多目标的Instance Segmentation. 图片来源: Fei-Fei Li, Andrej Karpathy & Justin Johnson (2016) cs231n, Lecture 8 - Slide 8, Spatial Localization and D

昨天安装caffe,因为用的是cuda10.2,遇到各种问题,最终也没有安装成功.使用cmake配置成功.生成成功.编译的时候报错. /usr/local/cuda/include/cuda_runtime_api.h::: error: ‘cudaGraphExec_t’ was not declared in this scope extern __host__ cudaError_t CUDARTAPI cudaGraphExecDestroy(cudaGraphExec_t graphE

1 概述 Windows下Python+CUDA+PyTorch安装,步骤都很详细,特此记录下来,帮助读者少走弯路. 2 Python Python的安装还是比较简单的,从官网下载exe安装包即可: 因为目前最新的torch版本只支持到Python 3.8,因此为了不会出现版本兼容问题建议安装Python 3.8. 下载中间的那个executable installer并安装,打开会建议选择自定义: 选择需要的组件: 选择位置: 安装完后可以从命令行查看是否安装成功(一般默认会把路径添加到环境变

一.在anaconda下配置cuda.cudnn以及pytorch环境 1.打开Anaconda Prompt,输入 conda create -n pytorch python=3.8                                       (这里环境名字命名为pytorch) 2.激活环境 activate pytorch 3.查看自己电脑显卡驱动版本,以及显卡驱动对应的最高cuda版本 在dos命令行输入 nvidia-smi 本机显卡驱动为511.79,如果不是最新版

1. 输入以下命令可以启动vi:      (1) vi:不指定文件名,在保存文件时需要指定文件名.      (2) vi 文件名:该文件既可以是已存在的,也可以是新建的.      (3) vi +n 文件名:进入vi,光标停在第n行开始处.      (4) vi + 文件名:进入vi,光标停在文件最后一行开始处.      (4) vi +/字符串 文件名:进入vi,光标停在第一个字符串处所在行. 2. vi中保存文件并退出:      (1) w 文件名:将当前文件的内容保存由"文件名

由于使用as和ld来编译链接汇编程序,在使用C库的时候比较麻烦,需要输入比较多的指令,所以使用gcc进行编译链接.由于书中内容是32位汇编程序,但是机器使用的是64位操作系统,自带的gcc也是64位的,导致编译生成的程序,一运行就会Segment Fault.经过查询之后,发现是调用printf函数的时候,总是报错,查询之后发现是32位汇编和64位汇编在调用C库的时候,32位使用pushl指令来压栈传递参数,而64位汇编是使用通用寄存器来传递参数的. 32汇编的代码是: .code32 .sec

1. when compile /home/wangxiao/NVIDIA-CUDA-7.5 SAMPLES, it warning: gcc version larger than 4.9 not supported, so:old verson of gcc and g++ are needed: sudo apt-get install gcc-4.7 sudo apt-get install g++-4.7 then, a link needed : sudo ln -s /usr/bi

0. 摘要 近期读了一些关于C++11标准的材料. 本篇博客将从新标准的优点.与旧版本的区别和使用方法三个角度,大致介绍我对C++11的认识. C++11标准,原名C++0x, 是03版旧标准的更新.总结来说,新标准给我更加接近脚本语言的感觉.move语义的支持.auto关键字自动类型等新特性,使得C++11在性能和效率上比旧版本有更大优势. 我参考的博客和网页有: http://www.csdn.net/article/2012-05-15/2805585 http://stackoverfl

小程序的功能不断的增加,但是旧版本的微信客户端并不支持新功能,所以在使用这些新能力的时候需要做兼容. 文档会在组件,API等页面描述中带上各个功能所支持的版本号. 可以通过 wx.getSystemInfo 或者 wx.getSystemInfoSync 获取到小程序的基础库版本号. 也可以通过 wx.canIUse 详情 来判断是否可以在该基础库版本下直接使用对应的API或者组件 兼容方式 - 版本比较 微信客户端和小程序基础库的版本号风格为 Major.Minor.Patch(主版本号.次版

C++11开发中的Atomic原子操作 Nicol的博客铭 原文  https://taozj.org/2016/09/C-11%E5%BC%80%E5%8F%91%E4%B8%AD%E7%9A%84Atomic%E5%8E%9F%E5%AD%90%E6%93%8D%E4%BD%9C/ 主题 C++ 原子操作在多线程开发中经常用到,比如在计数器,序列产生器等地方,这类情况下数据有并发的危险,但是用锁去保护又显得有些浪费,所以原子类型操作十分的方便. 原子操作虽然用起来简单,但是其背景远比我们想象

升级OS10.11系统后 Xcode6.4的变化少了个按钮 could not launch “Xcode”  Xcode 插件安装 A:  升级10.11后Xcode 左上角模拟器选择菜单不在了    少了个按钮 没法选择模拟器的型号了  但是各种模拟器都还在.  图片:屏幕快照 2015-10-01 下午7.33.17.png 据说是是和Xcode 6.4工具栏的宽度有关,你会发现右上角相比原来多出一个灰色的下拉选项按钮.这问题没法解决,应该是升级10.11系统导致的软件兼容问题吧. 就这样

作者:马骏 | 旷视 MegEngine 架构师 前言 单精度矩阵乘法(SGEMM)几乎是每一位学习 CUDA 的同学绕不开的案例,这个经典的计算密集型案例可以很好地展示 GPU 编程中常用的优化技巧,而能否写出高效率的 SGEMM Kernel,也是反映一位 CUDA 程序员对 GPU 体系结构的理解程度的优秀考题.本文将详细介绍 CUDA SGEMM 的优化手段,适合认真阅读过 <CUDA C++ Programming Guide>,具备一定 CUDA 编程基础的同学阅读,希望能给追求极