cuda i am coming!

Today ,i begin to learn cuda。

感谢娄铮铮老师给我机会让我进实验室进行学习，我开始第一次接触到GPU，在几天对GPU的了解中完全被她所迷住啦，了解到很多内容，CPU,GPU异构运算。GPU的并行运算。

实验室刚好有一个NVIDIA tesla c2075，cuda是现在GPU并行运算的主流。学习吧，少年。

cuda i am coming!相关推荐

torch.backends.cudnn.deterministic 使用cuda保证每次结果一样
为什么使用相同的网络结构,跑出来的效果完全不同,用的学习率,迭代次数,batch size 都是一样?固定随机数种子是非常重要的.但是如果你使用的是PyTorch等框架,还要看一下框架的种子是否固定了 ...
RuntimeError: Expected object of backend CUDA but got backend CPU for argument
RuntimeError: Expected object of backend CUDA but got backend CPU for argument #4 'mat1' 原因:变量没有加cud ...
RuntimeError: Expected object of device type cuda but got device type cpu for argument pytorch数据位置
RuntimeError: Expected object of device type cuda but got device type cpu for argument #2 'target' i ...
cuda安装教cudnn安装显卡问题
20220101 https://www.cnblogs.com/zucc-31701019/p/14665855.html CUDA 安装报错 could not create file " ...
在Cuda上部署量化模型
在Cuda上部署量化模型介绍TVM自动量化.自动量化是TVM中的一种量化方式.将在ImageNet上导入一个GluonCV预先训练的模型到Relay,量化Relay模型,然后执行推理. import ...
CUDA上深度学习模型量化的自动化优化
CUDA上深度学习模型量化的自动化优化深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数 ...
CUDA 11功能清单
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 ...
CUDA上的量化深度学习模型的自动化优化
CUDA上的量化深度学习模型的自动化优化深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参 ...
CUDA 7流简化并发
CUDA 7流简化并发异构计算是指有效使用系统中的所有处理器,包括CPU和GPU.为此,应用程序必须在多个处理器上同时执行功能.CUDA应用程序通过在流(按顺序执行的命令序列)中,执行异步命令来管理 ...
CUDA Pro：通过向量化内存访问提高性能
CUDA Pro:通过向量化内存访问提高性能许多CUDA内核受带宽限制,而新硬件中触发器与带宽的比率不断提高,导致带宽受限制的内核更多.这使得采取措施减轻代码中的带宽瓶颈非常重要.本文将展示如何在C ...

cuda i am coming!

cuda i am coming!相关推荐

最新文章

热门文章