Публикации по теме 'cuda'


Рост параллельной обработки: введение в графические процессоры (часть 2)
Мы обсудили мотивацию и преимущества параллельной обработки в части 1 ; В этой части я пытаюсь объяснить организацию потоков внутри графического процессора и то, как кодировать графический процессор. Обратите внимание, что все, что обсуждается в этой серии статей, касается графических процессоров Nvidia. Мы собираемся использовать CUDA API от Nvidia, который используется для программирования графических процессоров Nvidia. Для простоты Nvidia расширила традиционный язык C и добавила..
Как полностью удалить CUDA из Linux?
Если вы хотите переустановить CUDA или заменить CUDA другой версией, то вы попали по адресу. В этом блоге я опишу, как полностью удалить CUDA из вашей ОС вместе с драйверами Nvidia. CUDA относится к вычислительной унифицированной архитектуре устройств. Это платформа параллельных вычислений, предоставляющая набор инструментов программирования и API, которые позволяют выполнять вычисления общего назначения на графических процессорах (GPU). Если вы хотите узнать больше, то перейдите..
Болезненные уроки, которые я извлек из компиляции Tensorflow с CUDA
Некоторые люди всегда устанавливают последнюю версию ОС. Я являюсь одним из них. Я с радостью установил Ubuntu 17.04 и застрял на компиляции Tensorflow на 1 неделю. Вкратце: основная проблема заключается в том, что версия gcc несовместима с CUDA 8.0. На данный момент CUDA 8.0 поддерживает gcc только до версии 5.3.1. Однако в Ubuntu 17.04 только 5.4. Установка gcc-4.9 решила проблему. Вот последовательность моей установки: Установите gcc-4.9 и g++4.9. Создайте мягкую ссылку..
Программирование CUDA в реальной жизни - часть 3 - Унифицированная память
Или: возвращаясь к основам Это третья часть серии статей о программировании на CUDA, вы можете ознакомиться с предыдущими публикациями: Часть 0 - обзор Часть 1 - знакомство с GPU Часть 2 - ваша первая программа CUDA Следующие несколько постов будут посвящены пониманию ключевых концепций, связанных с программированием на GPU общего назначения в целом и программированием на CUDA в частности. Хотя каждый пост будет включать некоторый функциональный код для демонстрации..
Установка pytorch и tensorflow с графическим процессором с поддержкой CUDA
Установка pytorch и tensorflow с графическим процессором с поддержкой CUDA Возможно, вы видели мощь графических процессоров в последние годы. Глубокое обучение - это использование графических процессоров для выполнения сложных вычислений в CONVNETS и последовательном моделировании, выполняемых за изрядное количество времени. Nvidia, лидер в производстве видеокарт, создала CUDA - платформу для параллельных вычислений. Nvidia действительно продвинулась в области глубокого обучения и..
Tensorflow — день 1+2: API высокого уровня
Через 2 дня начал прикасаться к фреймворку Tensorflow. Начинаю писать свой опыт. Конечно, он следует учебнику по tensorlow, но я стараюсь делать цифры и важные моменты для новичков, как и я (просто/легче для понимания). Установка простым способом Anaconda2 + Python 2.7 — мой выбор, так как установка в Anaconda создает изолированную среду, любое обновление или удаление пакетов не повлияет на библиотеки Python. Кроме того, мне также нравится новейшая версия Jupyter. В настоящее время..
Настройка поддержки графического процессора (CUDA и cuDNN) в любом облаке / собственном экземпляре для глубокого обучения
Если вы работаете с облачным экземпляром, сначала создайте облачную учетную запись, чтобы начать разработку проекта. Создайте экземпляр виртуальной машины со следующими спецификациями. Ubuntu 16.04 GPU должен быть там. (Не используйте экземпляр общего назначения) Минимум 2 ЦП и 7,5 ГБ ОЗУ. Подключите экземпляр ВМ через терминал. (Если в облаке, которое вы используете, нет терминала, используйте puTTY ). Вы можете посмотреть версии, совместимые с CUDA и cuDNN, здесь для..