CUDA介绍

最新推荐文章于 2025-06-23 18:42:47 发布
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使用docker切换任意版本cuda使用GPU
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在主机上运行很多下载来的机器学习代码时，这些大都运行在不同版本的tensorflow-gpu或者pytorch等的包下的。但是，运行代码的过程中，存在匹配的问题：1.不同的版本的tensorflow-gpu或pytorch对cuda版本的适配也不一样。2.不同的版本的tensorflow-gpu或pytorch对python版本的适配也不一样。3.cuda对主机操作系统的版本也有限定。
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自行安装cuda一些必要的流程（仅供参考）
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我的是使用的11.1，再次提醒选择cuda版本必须要大于符合算力的，还要小于查出来的驱动版本。第一步：先看自己用得什么显卡再看自己电脑显卡的算力版本。重点：选择cuda版本必须要大于符合算力的，还要小于查出来的驱动版本。比如我的电脑显卡是1050ti,则可以从表中找到算力是6.1。第二步：看想要的pytorch支持哪个cuda版本就下哪个。再看驱动版本，在命令行输入nvidia-smi查看。中国网站，登陆后下载快cudann。进入页面使用CTRL+f快速查找。这个链接是查看显卡的算力版本。
docker安装和使用CUDA
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11-29 4686
当使用docker运行gazebo进行多波束声呐仿真或者需要使用到与主机不同的CUDA版本时便可以在docker中安装另一个独立于主机的CUDA，此CUDA不会对主机造成影响。
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06-27 2085
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CUDA 安装教程
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安装教程主要针对 Linux (Ubuntu 20.04) 一、使用 Docker 镜像（推荐） 打包好的 cuda 镜像 https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/cuda/tags cuda 镜像的 dockerfile 文件 https://gitlab.com/nvidia/container-images/cuda Three flavors of imag
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06-23 2276
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07-22 1万+
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wiki上关于CUDA的介绍（显卡算力查询）
未觉池塘春草梦，阶前梧叶已秋声
08-23 8635
网站链接：https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA
在ubuntu16.04下创建cuda加速的docker镜像
gx947791229的博客
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在ubuntu16.04下创建cuda加速的docker镜像ubuntu_cuda
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接上篇博客 目录前言一、安装docker-ce二、安装nvidia-docker 前言 有时我们在服务器中需要配置不同的深度学习环境来进行模型训练，特别是服务器共享时，无法在同一个环境中进行模型训练。这时安装docker，在docker里配置不同的环境即可解决这个问题，也便于管理。 一、安装docker-ce 1、使用apt-get 指令进行安装，不要将apt-get 指令替换为阿里源或者清华源等国内镜像，由于国内镜像源更新不到位，安装docker 时会出现bug，使用系统自带的即可。具体步骤如下所示： (
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