配置深度学习GPU加速（Cuda以及Cudnn安装，win10操作系统下）

最新推荐文章于 2024-08-23 15:56:40 发布
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本文深入探讨了CUDA和cuDNN在深度学习领域的应用，详细解析了如何使用这些工具来加速GPU上的深度神经网络训练过程。通过具体实例，展示了CUDA编程的基础和cuDNN库的高效性，为读者提供了丰富的实践指导。

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【深度学习环境配置】Anaconda + PyCharm + CUDA + cuDNN + PyTorch + OpenCV
shinuone的博客
02-23 2万+
（1）【CPU版本】Anaconda（Python） + Pycharm + Pytorch（CPU） + Opencv （2）【GPU版本】Anaconda（Python） + Pycharm + CUDA + cuDNN + Pytorch（GPU） + Opencv
【学习AI-相关路程-参考学习-学习他人文章-win11上-安装cuda和cudnn-工具安装 】
qq_22146161的博客
08-15 1379
之前在Linux下也就是Ubuntu 20.04下，安装过cuda环境。【学习AI-相关路程-工具使用-自我学习-NVIDIA-cuda-工具安装 （1）】同时也在jetson orin NX上安装了，如下文章【学习AI-相关路程-工具使用-自我学习-jetson&cuda&pytorch-开发工具尝试-基础样例 （3）】
linux操作系统的深度学习笔记
01-22
本文件是学习韩顺平老师关于linux系统讲解的笔记， 个人感觉配合视频学习会更有帮助，
GPU加速（一）CUDA C编程及GPU基本知识
sleepinghm的博客
11-22 3219
前 言 笔记来自深蓝学院《CUDA入门与深度神经网络加速》 课堂笔记 1. GPU和CPU的基础知识 线程： 进程： 延迟：指令从发出到最终返回结果的时间。 吞吐量：单位时间处理指令的条数。 CPU特点（以减少延迟为导向）： 多级高速缓存结构：经常访问的内容放在低级缓存中，不经常访问的放在高级缓存中。 复杂的控制单元：分支预测机制（if else），流水线数据前送。 强大运算单元：整型浮点型复杂运算。 GPU特点（以增加指令吞吐为导向）： 缓存小：指令访问缓存的次数减少，提升内存访问指令的吞吐。 控制
深度学习框架智能时代的操作系统是什么？
Blue92120的博客
05-24 399
深度学习框架智能时代的操作系统是什么？在AI领域深度学习框架被视为“AI操作系统”，基于深度学习框架，企业可以根据自身行业的特点和场景需要，更快更便捷地开发AI应用。
matlab win10 gpu加速,大师讲解win10硬件加速gpu计划开启方法的详尽处理方式
weixin_32546235的博客
03-16 3047
要是你在用系统的时候遇到了win10硬件加速gpu计划开启方法的情况你会怎么办呢？我们通过调查发现不少用户都碰到了win10硬件加速gpu计划开启方法的问题，我们来看看怎么解决win10硬件加速gpu计划开启方法问题，小编今天解决的方法是这样：1、点击开始菜单——点击设置。 2、在设置——点击系统就这个问题很简单的解决了。如果你想要知道如何具体处理话，那就和小编一起来看看下面的详尽处理方式。win...
基于深度学习的主机操作系统识别
Moyun_vackbot的博客
05-19 1202
无论从网络安全的攻击或是防护视角，信息的采集和甄别都至关重要，其中主机的系统类型是关键出发点。在以往经验中，根据操作系统类型往往能够大致判断其存在的风险点及风险类型，因此，识别主机操作系统类型对系统网络安全防护具有极其重要的意义。
win10+rtx4070ti深度学习环境（cuda 11.7、cudnn8.6.0、libtorch1.13.1+cu117）
02-14
这里我们关注的是在Windows 10操作系统上使用NVIDIA RTX 4070 Ti显卡进行深度学习开发和C++部署的情况。RTX 4070 Ti是NVIDIA Ampere架构的高端显卡，具有强大的并行计算能力，非常适合执行计算密集型的深度学习任务...
【动手学深度学习1】Win10 安装CUDA+cuDNN
m0_37770650的博客
11-05 304
由于小编的电脑显卡驱动版本为11.7.101，同时为节约电脑硬盘空间，选择下载安装CUDA Toolkit 11.7.0版本。然后选择：帮助--》系统信息--》组件，即可看到显卡驱动版本信息，小编电脑的版本号为11.7.101，表面显卡驱动能支持的cuda最大版本，为11.7。cuDNN是英伟达为深度神经网络打造的一个GPU加速库，使得模型训练推理时速度更快​，不是必须的，类似在自行车上装一个电动马达，使得​骑得更快。按百度百科定义，CUDA是英伟达推出的一个通用并行计算架构，是为提高GPU计算效率的。
【全网最简单】5分钟 Win10安装部署pytorch GPU加速(附gpu测试代码）--------- 不需要安装CUDA，CUDNN ！！！
otbc1的博客
06-09 2582
基于Win10 安装部署pytorch GPU加速 (附gpu测试代码）不需要安装CUDA，CUDNN
cudnn v5.1 深度学习 计算加速
11-02
压缩包是zip格式的。由于论坛最大上传文件限制在110M以下。所以我把包里lib64目录下的libcudnn.so和libcudnn.so.6删掉了。大家对lib64目录下的libcudnn.so.5.1.0再建立下软连接就行了，如：在linux下命令为“sudo ln -s libcudnn.so.5.1.0 libcudnn.so.5.1和sudo ln -s libcudnn.so.5.1 libcudnn.so。
深度学习第一步 利用CUDA进行GPU加速Win11+cuda11.2+cuDNN8.1+tensorflow_gpu-2.10+pytorch安装配置教程(避坑指南)
m0_45020691的博客
05-10 6971
深度学习第一步 利用CUDA进行GPU加速 Win10/Win11+vs2019+cuda11.2+cuDNN8.1安装配置教程
深度学习环境配置之一——Ubuntu系统安装
zhuhuijiehao的博客
07-22 4196
深度学习首先配置好电脑环境，这是每个深度学习开发者的必备技能，在实际的使用中，电脑的环境也可能会出现各种各样的问题，许多时间都会花在电脑的修复中，非常浪费时间，但有时出现的问题只有电脑使用者最熟悉最了解，所以掌握这个基本技能很有必要。 1 Ubuntu系统安装 尽管深度学习可以配置在Windows下，但由于Ubuntu系统运行代码的效率较高，以机械师笔记本F117-X为例（显卡为英伟达3070），在Windows环境下，运行PaddleDetection中的快速开始的路标检测代码（yolov3_mob.
深度学习系统安装
channelyoung的专栏
02-28 2511
深度学习硬件配置好开始环境安装了，系统是选择tensorflow官网要求范围的当前稳定版Ubuntu Desktop 18.04.2 LTS，剩余软件版本选择基本都是最新版。 进行安装深度学习软件前先安装必要的工具 sudo apt-get install vim openssh-server vsftpd freeglut3-dev build-essential libx11-dev l...
TensorFlow 深度学习工具（一）：Windows操作系统中安装使用
qq_24252705的博客
04-20 348
TensorFlow 深度学习工具（一）：安装使用 要安装TensorFlow，首先要在系统中安装“Python”，Python 3.6版本兼容TensorFlow是比较好的。 注：2021-4目前为止，TensorFlow还不支持Python3.9+以上版本，这里将安装Python3.6版本。 请按照以下步骤在Windows操作系统中安装TensorFlow。 第1步 -先进入python下载页面下载对应版本的安装包，下载地址：https://www.python.org/downloads/ 第2步 -
pytorch深度学习基础（六）——ubuntu操作系统下从零开始配置pytorch深度学习环境
艾醒的博客
05-11 1243
从零开始在ubuntu操作系统中配置pytorch深度学习环境
在Windows（WSL）下搭建用于深度学习的环境
m0_57051296的博客
07-10 1535
Windows10 版本号：22H2WIndows操作系统内部版本：19045.4529Ubuntu 版本 ：20.04-
利用CUDA加速，使用GPU进行运算
最新发布
Chenzhinan1219的博客
08-23 1137
利用CUDA使用GPU进行加速运算
Windows深度学习环境搭建
yxfamyself的博客
06-08 3036
深度学习环境搭建
Windows 10下的cuDNN 8.0.3.33深度学习GPU加速库
另外，描述中提到的“适用于win10操作系统，匹配NVIDIA cuda10.1”意味着该cuDNN版本是专为Windows 10系统优化的，并且需要CUDA 10.1版本的支持。这表明用户需要在安装cuDNN之前，确保系统中已经安装了与之兼容的...
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