Публикации по теме 'cuda'


Примеры CUDA от Numba
Часть 4 этой серии завершает путешествие по изучению программирования CUDA с нуля с помощью Python. Введение В первых трех частях этой серии ( часть 1 здесь , часть 2 здесь и часть 3 здесь) мы рассмотрели большинство основ разработки CUDA, таких как запуск ядер для выполнения до неприличия параллельных задач, использование разделяемая память для выполнения быстрых сокращений, инкапсуляция многократно используемой логики в качестве функций устройства, а также способы использования..
Установите TensorFlow GPU с драйвером CUDA 9.2 410.x в Ubuntu 16.04
‘’ ’PyPI (pip) версии TensorFlow все еще построены против CUDA 9.0 . Вам нужно будет собрать из исходного кода, если вы хотите использовать CUDA 9.2. См. Здесь для подробного обсуждения того, как это сделать ». tensorflow 1.9 по-прежнему запрашивает cuda 9.0, хотя у меня 9.2 · Проблема № 20865 · tensorflow / tensorflow Системная информация Написал ли я собственный код (в отличие от использования стандартного примера сценария) предоставлено в..
Попытка использовать CUDA и cuDNN для Tensorflow-GPU в Windows 10
Почему я пишу это? Многие профессионалы/исследователи поделились руководствами по установке CUDA и cuDNN в Интернете и на многих платформах. Однако ни один из них не говорит об ошибках, которые мы можем получить как новичок, или они действительно не нашли никакой ошибки, поскольку они очень опытны. Я следовал всем их рекомендациям, шагам и советам, которые поначалу работали нормально, но закончились проблемами и просто проблемами, когда я, наконец, начал тренировать данные с помощью..
Как запустить CUDA C/C++ на ноутбуке Jupyter в Google Colaboratory
Как запустить CUDA C/C++ на блокноте Jupyter в Google Colaboratory CUDA — это модель, созданная Nvidia для платформы параллельных вычислений и интерфейса прикладного программирования. CUDA — это архитектура параллельных вычислений NVIDIA, которая позволяет резко повысить производительность вычислений за счет использования мощности графического процессора. Google Colab — это бесплатная облачная служба, и самая важная особенность, которая отличает Colab от других бесплатных облачных..
Руководство по Conda для TensorFlow и PyTorch
Узнайте, как настроить среды anaconda для разных версий CUDA, TensorFlow и PyTorch Очень жаль, что первый опыт, который большинство людей испытывает при глубоком обучении, - это проводить дни, пытаясь выяснить, почему модель, которую они скачали с GitHub, просто… не… работает…. Проблемы с зависимостями невероятно распространены при попытке запустить готовую модель. Самая проблемная из них - наличие правильной версии CUDA для TensorFlow. TensorFlow известен уже несколько лет, что..
Программирование на нескольких GPU с помощью CUDA
В серии графических процессоров RTX появилась возможность использовать высокоскоростное соединение между графическими процессорами NVLink в пользовательском сегменте. С тех пор, как я увидел эту новость, я не мог не думать о том, чтобы ее получить. У меня было слишком много вопросов о некоторых функциях и производительности этой технологии. Можно ли использовать удаленные атомарные операции? Где кэшируются удаленные доступы? Как должно выглядеть общение через NVLink, если между..
Начало работы с Python Deep Learning и графическим процессором с поддержкой CUDA в Linux
Глубокая (!) Картина Если вы планируете начать работу с глубоким обучением или уже начали и уже используете Python, вы знаете живой набор фреймворков для использования. Tensorflow, Theano, Keras (ну, Keras в любом случае использует Tensorflow или Theano в бэкэнде), Pytorch, Caffe и т. Д. Я не собираюсь здесь говорить о том, какой фреймворк выбрать. Мое исследование пока ограничено только Tensorflow и Keras, и, как и вы, я тоже новичок. Итак, что побудило меня написать этот пост и о..