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详细讲解了GPU+pytorch环境的搭建过程，方法及注意事项

CUDA4.2安装与配置0.安装VS2005、VS2008、VS2010，我的机子操作系统是Win7 32位，开发平台VS20051.在http://www.nvidia.com/object/cuda_get.html上选择相应的操作系统，并下载最新的CUDA driver\CUDA toolkit、CUDA SDK、GPU检测工具GPU-Z及CUDAVSWinzard（VS下开

CUDA4.2+VS2010+Win7 (32)安装配置一、         CUDA基本配置 . 首先下载最新的显卡驱动、cuda toolkit4.2、cuda sdk4.2版 2. 我的电脑已经安装了VS2010，所以只需分别安装显卡驱动、cuda toolkit和cuda sdk。它们默认的安装路径分别为：VS2010:             C:\Program

下面的程序是我在VS2010下做的，看起来是正确的，但我仔细看运行结果的数据将CPU上执行的结果和GPU上的比较了一下，发现GPU上的程序运行出错了，计算结果不正确，希望哪们大侠给看看，这段程序中存在什么问题。/*矩阵加法，程序运行通过,运行不稳定，时好时坏，另外效率不高，GPU执行速度很慢 */#include#include#include#include#includ

VS2010+cuda4.2向量加法时间比较#include#include#include#includevoid output(float *arr,int n);//输出向量中的元素值void VectorAdd(float *A,float *B,float *C,int n);//CPU上计算两向量相加//device code__global__ v

今天买了本新书《高性能CUDA应用设计与开发方法与最佳实践》，今天读了第一章有点出获，分享给大家。程序功能：给向量填充数据并计算各元素之和1. CPU串行运行的代码：//seqSerial.cpp：串行执行数组的填充及求和#include#includeusing namespace std;int main(){ const int N=50000; //

今天在作程序时，其中有一步需要作图像的累加处理，用CPU实现速度太慢了，就想着用GPU实现，查阅了相关资料，完成了一个向量内积的处理，其中包含了归约的思想。发上来，希望对学习CUDA有所帮助。代码很容易懂。// vectorReduce.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。#include #include #include#include#include#in

VS2010下CUDA4.2工程的创建1.新建win32控制台项目；2.在向导的应用程序设置中选择空项目复选框；3.然后向项目添加文件，文件夹类型可选择cpp文件夹，写名称时可直接写.cu文件，也可以写成.cpp之后再进行重命名；4.在项目名称上右击，快捷菜单中选择“生成自定义”命令，在打开的对话框中选择CUDA4.2；5.右键.cu文件，选择属性，项类型设为 CUDA C

第一步：安装Anaconda，网盘下载链接及提取码https://pan.baidu.com/s/1WGPbXlLlnFGeIac7Zn5hEA 提取码：q9np第二步：安装CUDA9.0和cudnn，网盘下载链接及提取码https://pan.baidu.com/s/1d8oLbU89K3Cv5sMs74QCwQ提取码：0jpa cuda安装时先装基础程序cuda-9.0...