NVIDIA GPU 入门教程：在 GPU 上运行 Python 脚本，对比 CPU 与 GPU 性能，检测 A100 性能

最新推荐文章于 2025-08-16 13:02:18 发布
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本教程指导如何在NVIDIA GPU上运行Python脚本，比较CPU与GPU性能差异，并展示了NVIDIA A100 GPU的性能测试方法。内容包括安装GPU驱动、CUDA工具包、Python及科学计算库，以及编写并运行GPU加速的Python脚本。

在本教程中，我们将学习如何在 NVIDIA GPU 上运行 Python 脚本，并比较 CPU 和 GPU 的性能差异。我们还将介绍如何测试 NVIDIA A100 GPU 的性能。让我们逐步进行。

  1. 确保你的系统具备必要的要求：

    • 安装 NVIDIA GPU 驱动程序：确保你已经安装了适用于你的 GPU 的最新驱动程序。你可以从 NVIDIA 官方网站（https://www.nvidia.com/Download/index.aspx ↗）下载驱动程序并按照说明进行安装。
    • 安装 CUDA 工具包：CUDA 是 NVIDIA 的并行计算平台和编程模型，用于在 GPU 上进行加速计算。你可以从 NVIDIA 开发者网站（https://developer.nvidia.com/cuda-downloads ↗）下载适用于你的操作系统和 GPU 的 CUDA 工具包，并按照说明进行安装。

  2. 安装 Python 和相关库：

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Nvidia GPU 入门教程之 03 在 GPU 上运行 Python 脚本,对比cpu与gpu性能，检测a100性能（教程含源码）
iCloudEnd的博客
09-30 1886
GPU 的内核比 CPU 多，因此在数据的并行计算方面，GPU 的性能比 CPU 好得多，尽管 GPU 的时钟速度较低，并且与 CPU 相比缺乏几个内核管理功能。因此，在 GPU 上运行 python 脚本可以证明比 CPU 更快，但是，必须注意，使用 GPU 处理数据集时，数据将首先传输到 GPU 的内存，这可能需要额外的时间，所以如果数据设置很小，那么 CPU 可能比 GPU 性能更好。
YOLOv11在不同硬件平台上的Benchmark测试-（对比NVIDIA GPU、Intel CPU、NPU等设备的推理效率）
本博客聚焦 YOLOv11 全流程落地，涵盖架构优化、数据集处理、训练技巧与多场景部署，兼及国产数据库、Java 开发与 AI 模型应用，内容兼顾理论与工程实践，为开发者提供系统干货，助力高效提升技术能力。
09-10 210
YOLOv11作为Ultralytics 2024年推出的新一代目标检测模型，在架构设计和硬件适配方面实现重大突破。文章从三个维度展开分析：首先深度剖析YOLOv11的核心创新，包括C3k2机制、C2PSA注意力等架构改进，对比展示其与YOLOv8的性能参数差异；其次详解其跨平台适应性设计原理，如动态计算分配、硬件感知算子优化等关键技术；最后系统介绍五种模型变体(n/s/m/l/x)及其硬件匹配策略，为不同场景提供选型建议。测试环境搭建部分则规范了NVIDIA GPU、Intel CPU/NPU等硬件平台的
python脚本运行时，用CPU跑而不是GPU
panda_33的博客
04-11 1万+
#问题 在跑深度学习代码时，本来应该是在GPU上跑，但是实际是在CPU上跑，google了一下，发现模型和输入以下述格式调用GPU： model.cuda() 这个是model调用GPU inputs = Variable(inputs.cuda()) 这个是输入调用GPU。 ...
linux服务器测试NVIDIA显卡性能
lu_linux的博客
05-14 5445
Linux服务器NVIDIA显卡驱动+cuda+cudnn安装及显卡性能测试
服务器GPU性能测试流程
father101的博客
09-25 1万+
PCIe 3.0的每个通道为1GB/s，PCIe 4.0的每个通道的理论带宽是2GB/s，x16插槽有16个通道，因此理论总带宽为32GB/s，实际带宽通常会受到各种因素的影响，包括硬件性能、系统负载和传输模式。这是一个简单的测试程序，测试为GPU显存与服务器内存间双向带宽测试，包括Host To Device（服务器内存到显存）、Device To Host（显存到服务器内存）、显存带宽（GPU芯片到GPU显存）三项测试结果。用于测量 GPU 的内存拷贝带宽和跨 PCI-e 的内存带宽。
写一个检测nvidia剩余显存的sh脚本
weixin_35752645的博客
02-15 297
以下是一个检测Nvidia显卡剩余显存的Bash脚本： #!/bin/bash total_mem=$(nvidia-smi --query-gpu=memory.total --format=csv,noheader,nounits | awk '{sum+=$1} END {print sum}') used_mem=$(nvidia-smi --query-gpu=memory.used -...
CUDA真香？CUDA与CPU在计算方面的差距
darcsdn
02-28 875
经过上面的测试，cuda和cpu简单比较下来，数据量越大，cuda越有优势，数据量很小的时候还不如用cpu，当然cuda程序的编写也是较大的影响因素，内存的分配，程序逻辑的解耦等等。使用python脚本进行耗时统计（橙黄色cpu耗时，蓝色cuda耗时，x轴为计算量逐渐递增）CUDA与CPU在计算方面的差距。代码仓库（如果对你有用麻烦点个STAR！
多实例GPU（MIG）能力横评：A100与H100在云服务场景下的8项性能指标全面对比
# 多实例GPU（MIG）技术的演进与实战：从A100到H100，重构云上算力供给模式 在当今AI浪潮席卷各行各业的背景下，数据中心对GPU资源的利用率提出了前所未有的挑战。过去那种“一人一卡、整卡共享”的粗放式调度早已...
NVIDIA GPU MIG多实例&Multi-Instance GPU-中文用户指南
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07-31 4301
本文主要的目的是介绍NVIDIA GPU MIG背后的概念、部署考虑因素，并提供MIG管理示例，以展示用户如何在支持MIG的GPU上运行CUDA应用程序。
解决Python使用GPU
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06-09 4110
本文简单介绍了使用Python解决使用GPU的方法，并给出了TensorFlow和PyTorch示例；本文还介绍了TensorFlow GPU的安装版本介绍，以及介绍了安装CUDA的详细教程。
centos8安装NVIDIA显卡驱动，运行机器学习代码
第九系艾文
10-25 3431
centos8安装NVIDIA显卡驱动，运行机器学习代码
NVlink A100显卡测压
い末路伤徊
08-18 1670
NVLink A100 GPU卡，需额外安装与驱动版本对应的 nvidia-fabricmanager 服务使 GPU 卡间能够互联通过NVSwitch互联，如果仅安装NVIDIA GPU 驱动程序，会导致GPU不能正常使用。，这会阻止 Nouveau 驱动在内核加载时自动设置显卡模式。将 Nouveau 显卡驱动加入了黑名单，并且还设置了。安装cuda，这里安装得是cuda12.0对应得显卡驱动。下载显卡驱动，这里下载得版本是525.125.06。4、安装nvidia-fabricmanager。
Nvidia GPU 入门教程之 02 ubuntu 安装A100显卡驱动 (含8步快速浓缩教程)
iCloudEnd的博客
09-30 4052
2022 年 9 月之前在公众可用的最强大的 GPU 上运行 Stable Diffusion。具有 80 Gb HBM2 内存的 Nvidia Tesla A100是基于安培架构和 TSM 7nm 制造工艺的 GPU 庞然大物。是的，这与支持 RTX 3000 系列的安培架构相同，只是 A100 是数据中心级 GPU，或者 Nvidia 自己称之为：企业级 Tensor Core GPU。A100支持两种用于深度学习的浮点算术格式：tf32（tensor float32）和bf16（bfloat16）
服务器（Linux）部署深度学习（A100与PyCharm）-使用说明
每天进步亿点点，技术一步一步攒~
08-03 1998
编写代码和运行：在PyCharm中编写深度学习代码，然后通过远程解释器在服务器上运行。的使用说明：服务器（Linux）部署深度学习（A100与PyCharm）的服务器使用说明，采用SSH连接，并且推荐了服务器CPU和GPU的监视器软件（nvitop 、Glances）及其用法
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htmltable {th, td {th {pre {简介：本教程将引导读者了解如何在PyCharm中配置和使用GPU，以加速Python程序中的深度学习和机器学习任务。内容包括介绍CUDA工具包和Python库的使用，以及如何在PyCharm项目中配置解释器以支持GPU。同时，提供了Python代码示例，用于检查系统中的GPU可用性、获取详细的GPU信息，并展示了如何设置TensorFlow以在GPU上运行深度学习模型。
《GPU高性能编程CUDA实战》中代码整理
网络资源是无限的
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《GPU高性能编程CUDA实战》中代码整理！
NVIDIA A100 GPU - 推理基准测试分析
weixin_50197960的博客
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运行最先进的文本到图像模型需要什么？游戏卡可以完成这项工作，还是选择A100？如果只有一个 CPU 怎么办？为了阐明这些问题，我们提出了在不同 GPU 和 CPU 上稳定扩散的推理基准。我们的基准测试使用文本提示作为输入并输出分辨率图像512x512。我们使用Huggingface 的扩散器库中的模型实现，并从速度、内存消耗、吞吐量和输出图像的质量方面分析推理性能。
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GPU环境搭建（nvidia驱动+conda+pycharm） 一、 安装nvidia驱动 前提工作：需要根据你个人电脑显卡配置，下载相应的nvidia驱动，版本尽量使用高版本驱动，这样会向下兼容cuda、cudnn、python。 1.1安装驱动之前禁用nouveau 1.2 安装驱动 方法一： 注意: 如果在ubuntu文本命令行里面进行安装： ctrl+alt+（F1-F6）都有可能是进入文本界面方式; ctrl+alt+（F7-F12）都有可能是从文本界面方式切换出来; 不
验证 GPU 数量：在虚拟机内运行 nvidia-smi 应显示四个 GPU。-bash: nvidia-smi: 未找到命令
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10-13
我们正在解决虚拟机内运行nvidia-smi命令提示“未找到命令”的问题，目的是验证虚拟机内是否成功识别四个GPU。 根据用户提供的引用和之前的问题，我们已经知道虚拟机可以挂载多个GPU，但现在在虚拟机内部执行nvidia...
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