CPU、GPU、CUDA，CuDNN 简介（转）

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#ＣＰＵ和ＧＰＵ

本文链接指向一个优快云博客页面，具体细节未给出。通常这类博客会包含编程技术、软件开发等主题，涉及多种编程语言和技术栈。
关于 GPU CUDA CUDNN
西界的博客
08-17 664
关于GPU CUDA CUDNN一、GPU是什么？二、CUDA是什么？三、CUDATOOLKIT是什么？四、CUDNN是什么？五、CUDA与CUDNN的关系 一、GPU是什么？ 深度学习依赖显卡加速，在此语境下，显卡简单理解成GPU，尤其指NVIDIA公司生产的GPU系列，因为后面介绍的cuda, cudnn都是NVIDIA公司针对自身的GPU独家设计的。GPU架构指的是硬件的设计方式，例如流处理器簇中有多少个core、是否有L1 or L2缓存、是否有双精度计算单元等等。芯片就是对上述GPU架构思想的实现
GPU，CUDA，cuDNN的理解
热门推荐
AI之路
08-17 10万+
我们知道做深度学习离不开GPU，不过一直以来对GPU和CPU的差别，CUDA以及cuDNN都不是很了解，所以找了些资料整理下，希望不仅可以帮助自己理解，也能够帮助到其他人理解。先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自资料1（CUDA的官方文档）：从上图可以看出GPU（图像处理器，Graphics Processing Unit）和CPU（中央处理器，Central Processing Uni
深度学习之GPU、CPU、CUDA、Cudnn
baidu_38634017的博客
07-02 1712
我们知道做深度学习离不开GPU，不过一直以来对GPU和CPU的差别，CUDA以及cuDNN都不是很了解，所以找了些资料整理下，希望不仅可以帮助自己理解，也能够帮助到其他人理解。 先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自资料1（CUDA的官方文档）：                 CPU      &n...
CUDA:一个完整的CPU＞＞GPU程序
weixin_43308899的博客
12-22 1514
说在前面：本文主要给出一个简单的CUDA程序，用来说明一个完整的核函数是如何在CPU端进行调用的，并且会对相关代码做出详细解释。
显卡，显卡驱动，CUDA及CUDNN的关系简介
CAUC_learner的博客
06-26 1069
显卡：（GPU）主流是NVIDIA的GPU，深度学习本身需要大量计算。GPU的并行计算能力，在过去几年里恰当地满足了深度学习的需求。AMD的GPU基本没有什么支持，可以不用考虑。 驱动：没有显卡驱动，就不能识别GPU硬件，不能调用其计算资源。但是呢，NVIDIA在Linux上的驱动安装特别麻烦，尤其对于新手简直就是噩梦。得屏蔽第三方显卡驱动。 CUDA：是NVIDIA推出的只能用于自家GPU的...
cuda跑改成cpu跑
2301_79249127的博客
11-03 925
搬运：Pytorch/Torch：电脑无cuda情况下，使用CPU运行_torch not compiled with cuda enabled 改为cpu训练-优快云博客
CUDA - 1 初识 - cpu与gpu cuda是什么
shi_xin的专栏
02-16 3208
1 CPU GPU 1.1 异构与主从 异构计算架构：GPU并行计算，GPU并不是一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，可以看成是CPU的协处理器。 GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起来协同工作，CPU所在位置称为为主机端（host），而GPU所在位置称为设备端（device）。 1.2 cpu gpu特定 GPU包括更多的运算核心，其特别适合数据并行的计算密集型任务，如大型矩阵运算。GPU由于存在很多核心，其线程是轻量级的。GPU重点处理数据密集型的并行计算程序。 CPU的
CPU、GPU、CUDA，CuDNN 简介 - Row Row Row your boat - 优快云博客.pdf
09-24
- **对象模型**: 类似于C语言处理CPU和主机内存的方式，CUDAC/C++处理GPU及其设备内存。 ### 总结 - CPU和GPU各有优势，CPU擅长处理复杂逻辑和控制流，而GPU则在并行计算方面表现出色。 - CUDA作为一种并行计算...
Ubuntu系统安装cuda、cudnn、tensorflow-gpu
weixin_42966093的博客
10-28 1027
⚠️⚠️⚠️一定要好好对应！我有一次安装就因为没好好对应（cuda装11.0，cudnn装了8.5然后报找不到xx依赖库的错）导致安装不上tensorflow-gpu。终端输入：nvidia-smi -------> 输出的CUDA toolkit是12.2。⚠️注意：并不代表接下来安装的cuda编译器只能是12.2，这是能安装的cuda编译器版本的上限。（​​​​​​​需要注意的是：cuda-11.0需要按你自己的版本文件名进行修改）cudnn的安装一定一定要跟cuda是相符合的。
2.CUDA与cuDNN配置，在虚拟环境搭建tensorflow框架
最新发布
zzf021122的博客
10-30 1535
（中央处理器，Central Processing Unit）和（图像处理器，Graphics Processing Unit）。查看自己的电脑此电脑->右键->管理->设备管理器->显示适配器可以看到点击出现了，即我的电脑独立型号（入门级别😂）。有独显就可以继续看下去。
问题：运行少样本计数项目（Learning To Count Everything）将cuda改为cpu
u014034795的专栏
12-24 1468
问题：Learning To Count Everything 项目改为cup运行。torch.load内添加map_location='cpu'，可以在cpu内运行该项目。
CUDA： CPU 与 GPU
静谧、淡雅
01-09 1932
CUDA 是基于英伟达( NVIDA) 公司推出的基于图形处理器系统的运算平台。随着图形图像卡技术 的发展，图形处理器显示出强大的运算功能，而且图形处理器（GPU）为显示图像做了优化，在计算上已经超越了通用的中央处理器（CPU）。由于其特点是处理密集型数据和并行数据计算，因此 CUDA 非常适合需要大规模并行计算的领域。图形处理器高性能计算集群的高计算能力，性格便宜，配置灵活，易于扩...
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled | GPU的代码转为CPU运算
Fifiie的博客
05-25 716
将GPU计算的代码转为CPU计算 cpu电脑跑不通下载下来的gpu程序 在代码前加 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 后面的代码需要把 .cuda() 替换成 .to(device)
CPU、GPU和CUDA之间的关系及基础概念
ZHUhapi的博客
09-05 4822
在CUDA架构中，主程序由CPU执行，当遇到数据并行处理的部分，CUDA会将程序编译成GPU能执行的程序，并传送到GPU。CPU主要包括运算器（Arithmetic and Logic Unit，ALU）、控制单元（Control Unit，CU）、寄存器（Register）、高速缓存器（Cache）和通信的数据、控制及状态总线。（主要是并行计算部分）一般情况下，CPU执行主机端的程序会准备好数据并将其复制进显卡内存中，然后设备端程序由GPU执行完后，主机端程序会将生产的数据结果从显卡内存中取回。
深度学习方法——pytorch下GPU与CPU调用的切换
时生的博客
05-01 1万+
在深度学习当中我们通常需要使用GPU来解决单一且庞大的运算，下面介绍几种在Pytorch框架下切换调用模式的方法。
【PyTorch如何实现CPU、GPU相互转换？】
fly_ddaa的博客
04-06 5913
PyTorch如何实现CPU、GPU相互转换？三种方法：定义device对象，.cuda方法，.cpu方法
【环境搭建】cuda安装篇
gecko
04-12 8333
想要安装GPU版的深度学习框架，首先需要有适配的cuda，好多框架TensorFlow、Pytorch、paddlepaddle不适配高版本的cuda，如果你的cuda是高版本，我们需要卸载掉原来的cuda版本安装中、低版本的cuda。深度学习框架的搭建有两种CPU版本和GPU版本。如果您的电脑没有NVIDIA GPU显卡，那么就安装CPU版本；我们默认安装时，镜像源默认都是国外的，网络比较慢导致安装失败，因此我们可以切换到国内的镜像；
PyTroch：GPU程序改CPU运行
weixin_50548064的博客
08-01 7375
1.直接使用CPU训练时，将.cuda改成.cpu即可。2.使用GPU训练好的模型，加载在CPU上测试。
CPU？GPU？+配置CUDA
fa_dac的博客
09-07 2562
CPU+GPU超清晰详细讲解，简明易懂，并配有如何配置CUDA教程，以及各种细节之处！
CPU、GPU与CUDA、CuDNN详解：从概念到应用
"这篇文章是关于CPU、GPU以及与之相关的CUDA和CuDNN技术的简介。作者 FrankJingle 在2016年12月30日发布，讨论了CPU和GPU的不同特性以及它们在计算任务中的应用。" 在计算机硬件领域，CPU（中央处理器）和GPU（图形...
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