CUDA.NET 1.1 发布

最新推荐文章于 2024-10-11 17:28:47 发布
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#python #c/c++

CUDA工具包为支持CUDA功能的GPU提供C语言开发环境。该工具包支持CUDA1.1与CUDA2.0版本，并可在多种操作系统上运行，包括Windows XP/Vista 32位和64位、Linux 32位和64位以及Mac OS X。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

【CUDA 基础】1.1 异构计算与CUDA
qq_33287871的博客
08-15 1156
异构计算与CUDA异构计算与CUDA异构计算异构架构范例CUDA：一种异构计算平台“Hello World!”CUDA C难么？总结 Abstract: 介绍异构计算和CUDA概述，完成GPU输出Hello world！ Keywords: 异构计算，CUDA 异构计算与CUDA 异构计算 异构计算，首先必须了解什么是异构，不同的计算机架构就是异构，上文书我们讲过计算机架构了，就是为了引出异构的概念，按照指令集划分或者按照内存结构划分，但是我觉得只要两片CPU型号不一样就应该叫异构（这个想法先保留，对错不确
CUDA：扭曲矩阵乘法的__nv_bfloat16（E8M7）GEMM计算的实例
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
12-21 487
CUDA：扭曲矩阵乘法的__nv_bfloat16（E8M7）GEMM计算的实例
cuda 1.1 的中文版使用手册
09-25
cuda 1.1 的中文版使用手册。 NVIDIA CUDA技术是当今世界上唯一针对NVIDIA GPU 的C语言环境，该技术充分挖掘出NVIDIA GPU巨大的计算能力。凭借NVIDIA CUDA技术，开发人员能够利用NVIDIA GPU（图形处理器）攻克极其复杂的密集型计算难题。
.NET 调用CUDA的动态链接库实现GPU计算
05-16
使用CUDA创建的dll动态链接库，C#调用该动态链接库实现GPU计算，这是一个数组相加的案例，参考地址：https://go.lucoder.com/fwlink/?linkid=13
C# .Net Framework4.5中配置和使用managedCUDA及常见问题解决办法
weixin_34038652的博客
03-12 750
　　主要参考英文帖子。我就不翻译了哈。很容易懂的。 　　先说明我的运行平台： 　　1、IDE：Visual Studio 2012 C# .Net Framework4.5，使用默认安装路径； 　　2、显卡类型：NVIDIA GeForce GT 755M（笔记本用移动显卡）,CUDA Toolkit版本：cuda_6.5.14_windows_general_64，使用默认安装路径。 　　3、...
探索高性能计算的未来：managedCuda——CUDA与.NET的完美结合
gitblog_00034的博客
05-23 704
探索高性能计算的未来：managedCuda——CUDA与.NET的完美结合 项目介绍 managedCuda是一个由爱好者发起的开源项目，旨在简化C#、Visual Basic等.NET语言中对NVidia CUDA的集成。历经超过十年的发展和更新，这个项目依然活力四溢，现在已经支持最新的CUDA版本，并提供了一系列官方Nuget包以供使用。 项目技术分析 managedCuda的核心是为CUD...
snake_cuda10_and_libtorch.tar
10-20
Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation pytorch1.1，cuda10，和libtorch支持
手把手教你搭建YOLOV8+CUDA环境，训练自定义数据集，训练推理验证导出。小白也能看得懂的！
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
05-18 1万+
YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效、准确等特点而备受瞩目。由2023年Ultralytics公司发布了YOLO的最新版本YOLOv8是结合前几代YOLO的基础上的一个融合改进版。本文主要介绍YOLOv8环境搭建/数据集获取/训练/推理/验证/导出/部署
CUDA：使用Warp的双精度GEM计算的实例
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
12-21 249
CUDA：使用Warp的双精度GEM计算的实例
cuda实现gemm
youzjuer的博客
10-11 425
对于 C 矩阵的每一个元素，都要读取 A 矩阵的一行和 B 矩阵的一列来计算，那么计算完整的 C 矩阵，A B 矩阵都要重复读取多次，所以直接按定义计算效率很低。首先说明，很多文章在解释这种方案性能差的时候，都是以太高作为主要理由，实际上在并行计算中，是常用的设计方法，延迟只要能被其他过程覆盖就没有问题。对于 FP32 数据，如上图所示，一个 warp 一次做 32 次 FFMA，对应 64OP，需读取 A 矩阵 1 个元素和 B 矩阵 32 个元素，共 132byte。
CUDAfy.NET：开启.NET平台上的高性能GPGPU开发之旅
gitblog_01098的博客
09-14 521
CUDAfy.NET：开启.NET平台上的高性能GPGPU开发之旅 项目介绍 CUDAfy.NET是一个开源项目，旨在为.NET开发者提供一种简单的方式来开发高性能通用图形处理单元（GPGPU）应用程序。它允许开发者完全在.NET环境中利用现代图形卡的速度优势，实现大规模数据集操作，如矩阵运算的速度提升。 项目技术分析 CUDAfy.NET基于CUDA编程模型，通过C#语言实现了与NVIDIA ...
【亲测免费】 ManagedCUDA 教程：轻松集成CUDA于.NET应用程序
gitblog_00358的博客
10-11 1591
ManagedCUDA 教程：轻松集成CUDA于.NET应用程序 项目介绍 ManagedCUDA 是一个致力于简化 NVIDIA 的 CUDA 技术在 .NET 应用程序中整合的库，支持使用 C#, Visual Basic 或其他任何 .NET 支持的语言进行高效并行计算。自其诞生时的 CUDA 3 版本至今，该项目已伴随多个CUDA版本更新而持续进化，并由维护者主动适配最新技术。从 CUDA...
C# 如何利用GPU进行加速计算
zhangzhechun的专栏
03-13 6597
我们使用 Cudafy 属性来标记这个函数，使其可以被 CUDAfy.NET 库转换为 CUDA 代码，并在 GPU 上执行。需要注意的是，使用 GPU 进行计算需要考虑数据传输的开销。在进行 GPU 计算时，数据需要从主机内存复制到 GPU 内存，计算完成后还需要将结果从 GPU 内存复制回主机内存。因此，在进行 GPU 计算时，需要考虑数据传输的开销，并尽可能地减少数据传输次数，以提高计算效率。然后，在程序中引用 CUDAfy.NET 库，创建一个新的类，并继承自 CUDAfyModule 类。
CUDA安装配置以及遇到的一些问题解决
AAAA202012的博客
04-09 1万+
文章目录CUDA安装CUDA安装遇到的问题以及解决方法 CUDA安装 首先说一下自己用的是VS2017+CUDA9.2，在这里给予参考。 1.首先查看自己的电脑是否支持CUDA的图形处理器（GPU),一般电脑都可以，因为NVIDIA推出的每款GPU都能支持CUDA。 首先查看自己的GPU，右键此电脑，点击属性 选择设备管理器 选择显示设备器，在这里可以看到自己的GPU 对照英伟达官网链接检查自己的GPU是否支持CUDA 2. 查看适合自己的CUDA版本并下载 首先在控制面板中找到NVIDIA控制.
手把手教你安装CUDA（一看就会）
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Elon15的博客
07-08 7万+
手把手教你安装CUDA（一看就会）
人工智能NVIDIA显卡计算（CUDA+CUDNN）平台搭建
小云的博客
06-06 4045
NVIDIA是GPU（图形处理器）的发明者，也是人工智能计算的引领者。我们创建了世界上最大的游戏平台和世界上最快的超级计算机。第一步，首先安装N卡驱动。cby@cb...
手把手教你配置CUDA, cuDNN-十分钟配置本地CUDA, cuDNN
c_h_q_的博客
03-11 1万+
手把手教你配置CUDA, cuDNN-十分钟配置本地CUDA, cuDNN
CudaSharp —— 在 GPU 上允许你的 C# 代码
一千万
01-01 1万+
CudaSharp 项目的目的是让你在支持CUDA的 GPU 上运行 C# 程序。 示例代码： using System; using CudaSharp; using ManagedCuda; namespace CudaSharpTest {     static class Program     {         static void Main()         {    
如何使用使用 .NET CLI 安装
最新发布
07-20
要使用 **.NET CLI** 安装 `TorchSharp.LibTorch-CPU-win-x64` 包，你需要确保你的开发环境已经安装了 [.NET SDK](https://dotnet.microsoft.com/download)（建议使用 .NET 6 或 .NET 7/8）。 --- ## ✅ 使用 .NET CLI 安装 TorchSharp LibTorch 包 ### 📌 步骤如下： --- ### 🔧 步骤 1：打开命令行工具 打开命令行工具（如 `PowerShell`、`CMD` 或 `Windows Terminal`），并导航到你的项目目录。 示例： ```bash cd C:\MyProjects\MyTorchSharpApp ``` 确保该目录下存在 `.csproj` 文件，例如： ```bash MyTorchSharpApp.csproj ``` --- ### 🔧 步骤 2：使用 dotnet add package 命令安装 运行以下命令来安装 `TorchSharp.LibTorch-CPU-win-x64`： ```bash dotnet add package TorchSharp.LibTorch-CPU-win-x64 --version 2.2.1.1 ``` > ✅ 请根据你使用的 TorchSharp 版本选择对应的 LibTorch 版本。例如，TorchSharp v0.90.x 对应 LibTorch 包 v0.90.x。 --- ### 🔧 步骤 3：恢复和构建项目（可选） 安装完成后，可以运行以下命令恢复依赖并构建项目： ```bash dotnet restore dotnet build ``` --- ### 🔧 步骤 4：运行项目 确保安装成功后，运行你的项目： ```bash dotnet run ``` --- ## ✅ 示例：完整的命令流程 ```bash cd C:\MyProjects\MyTorchSharpApp dotnet add package TorchSharp.LibTorch-CPU-win-x64 --version 2.2.1.1 dotnet restore dotnet build dotnet run ``` --- ## ✅ 验证是否安装成功 你可以通过以下代码验证是否成功加载 LibTorch： ```csharp using TorchSharp; using static TorchSharp.torch; class Program { static void Main() { // 使用 CPU var device = DeviceType.CPU; Console.WriteLine("CUDA available: " + cuda.IsAvailable()); // 创建一个随机张量 var t = randn(new long[] { 2, 3 }); Console.WriteLine("Tensor: " + t); } } ``` 如果程序输出随机张量，并且没有报错 `libtorch-cpu-win-x64.dll` 缺失，说明安装成功。 --- ## ✅ 常见问题 | 问题 | 原因 | 解决方法 | |------|------|-----------| | 找不到包 | NuGet 源未配置正确 | 检查 `nuget.config` 或使用官方源 | | 安装失败 | 网络问题或版本不匹配 | 更换版本或使用 `--source` 指定源 | | DLL 未复制 | 构建操作未触发 | 手动复制 DLL 或设置 `TORCHSHARP_LIBTORCH_PATH` | ---
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