CUDA学习(1)

本文记录了解决CUDA10.2与1660ti显卡驱动不兼容的问题,通过更新显卡驱动至正确版本,成功使示例程序在神舟战神TX7-CT5DS上运行。
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电脑配置 :神舟战神TX7-CT5DS,显卡1660ti;

开发环境:win10 x64 1809 vs2015

下载并安装了CUDA 10.2版本,发现无法运行sample,提示“cudaSetDevice failed!  Do you have a CUDA-capable GPU installed?”

上网查了一下,发现配置过程就出问题的,一般都是显卡驱动引起的,找到了CUDA版本与显卡驱动版本的对应表,

发现,问题是因为CUDA版本太高,显卡驱动版本不匹配,我的显卡驱动是买电脑自带的驱动(蓝天的?)。

解决办法:

1.鲁大师备份驱动

2.设备管理器“卸载设备”

(我尝试过在鲁大师内直接卸载显卡驱动,但是好像不行?)

3.NVDIA下载显卡驱动,注意是noteook版本的(我选的是GRD版本)

4.安装,选的“显卡驱动和Geforce Experience”

重新打开示例,可以正常运行了

 

 

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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

### CUDA并行计算学习资料与入门教程 CUDA是一种由NVIDIA推出的并行计算平台与编程模型,能够显著提升GPU在高性能计算中的应用能力[^1]。对于初学者而言,了解CUDA的基本概念、设备与主机通信、线程模型、内存管理以及核函数的编写是至关重要的。 #### 核心概念 CUDA的核心思想是通过GPU的强大并行计算能力来加速任务执行。以下是一些关键点: - **设备与主机通信**:CUDA程序通常涉及CPU(主机)和GPU(设备)之间的数据传输。掌握如何高效地进行数据交换是优化性能的关键[^1]。 - **线程模型**:CUDA使用线程块(block)和线程(thread)的概念来组织并行任务。每个线程块包含多个线程,而多个线程块组成一个网格(grid)。合理设计线程结构可以提高并行效率[^4]。 - **内存管理**:CUDA提供了多种内存类型,包括全局内存、共享内存、常量内存和寄存器等。理解这些内存的特点及其访问模式有助于优化程序性能[^5]。 - **核函数**:核函数(kernel)是在GPU上运行的函数,通常通过`__global__`关键字定义。编写高效的核函数需要考虑线程同步、内存访问模式等因素。 #### 学习资源推荐 1. **邓仰东教授的CUDA教程**:该教程全面覆盖了CUDA的基础与高级概念,从理论到实践均有详细讲解,适合希望系统学习CUDA的用户[^1]。 2. **官方文档与工具**:NVIDIA提供的CUDA Toolkit包含丰富的开发工具和示例代码,帮助开发者快速上手。此外,性能分析工具如Nsight和Visual Profiler也是优化CUDA程序的重要手段。 3. **实践案例**:通过实际案例学习如何利用CUDA加速深度学习训练或科学计算任务。例如,在人脸识别技术中,CUDA被广泛用于加速矩阵运算,大幅缩短模型训练时间[^2]。 4. **Python支持**:对于更倾向于使用Python的开发者,可以参考CUDA Python相关资料,了解如何结合PyCUDA或CuPy等库进行并行计算[^3]。 5. **C++入门示例**:以下是一个简单的CUDA C++程序示例,展示了如何在C++中调用CUDA函数: ```cpp // main.cpp #include <iostream> extern "C" void cudaFunction(); int main() { std::cout << "Running C++ code..." << std::endl; cudaFunction(); std::cout << "C++ code completed." << std::endl; return 0; } // cuda_code.cu #include <stdio.h> __global__ void kernelFunction() { printf("Running CUDA code...\n"); } extern "C" void cudaFunction() { cudaSetDevice(0); kernelFunction<<<1, 1>>>(); cudaDeviceSynchronize(); } ``` #### 计算流程概述 CUDA的计算流程通常包括以下几个阶段: 1. 数据从主机内存传输到设备内存。 2. 数据在设备内存中进一步划分为不同的存储层次,如从全局内存加载到共享内存。 3. 数据最终传递到CUDA核心进行计算处理[^5]。 ---
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