cuda生成随机数-完美版

本文提供了一个使用CUDA进行大规模随机数生成的示例代码。该示例通过curand库在GPU上初始化状态并生成随机数,适用于高性能计算场景。

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

         能用谷歌就不要用百度,真的,对自己好一点,效率高一点。

         下面是一个cuda中如何产生随机数的demo,改改可用。我已经用了:D。

        

int n = 200;
using namespace std;

__device__ float generate( curandState* globalState, int ind ) 
{
    //int ind = threadIdx.x;
    curandState localState = globalState[ind];
    float RANDOM = curand_uniform( &localState );
    globalState[ind] = localState;
    return RANDOM;
}

__global__ void setup_kernel ( curandState * state, unsigned long seed )
{
    int id = threadIdx.x;
    curand_init ( seed, id, 0, &state[id] );
}

__global__ void kernel(float* N, curandState* globalState, int n)
{
    // generate random numbers
    for(int i=0;i<40000;i++)
    {
        int k = generate(globalState, i) * 100000;
        while(k > n*n-1)
        {
            k-=(n*n-1);
        }
        N[i] = k;
    }
}

int main() 
{
    int N=40000;

    curandState* devStates;
    cudaMalloc ( &devStates, N*sizeof( curandState ) );

    // setup seeds
    setup_kernel <<< 1, N >>> ( devStates,unsigned(time(NULL)) );

    float N2[40000];
    float* N3;
    cudaMalloc((void**) &N3, sizeof(float)*N);

    kernel<<<1,1>>> (N3, devStates, n);

    cudaMemcpy(N2, N3, sizeof(float)*N, cudaMemcpyDeviceToHost);

    for(int i=0;i<N;i++)
    {
        cout<<N2[i]<<endl;
    }

    return 0;
}


<think>好的,我需要帮助用户在基于dpkg的系统中查看已安装的CUDA和TensorRT相关包及其版本信息。首先,用户提到的是使用dpkg系统,所以应该用dpkg相关的命令来解决。 根据引用[1],用户之前安装了TensorRT的deb包,使用了dpkg -i命令。所以,首先应该考虑使用dpkg查询已安装的包。dpkg的常用选项是-l(列出已安装的包),然后通过grep过滤出CUDA和TensorRT相关的包。例如,命令是dpkg -l | grep -E 'cuda|tensorrt'。但需要确保用户有权限,可能需要sudo。 另外,引用[2]提到Debian安装会自动处理依赖,但用户可能安装了多个版本,或者需要确认版本是否正确。这里需要提醒用户注意版本冲突的问题,比如多个TensorRT版本共存的情况,但根据引用[2],dpkg不允许同时安装多个次要版本,所以可能不会有这个问题。 然后,CUDA的包名可能有不同的前缀,比如cuda、nvidia-cuda-toolkit等。因此,可能需要更全面的grep过滤,例如包含'nvidia'、'cuda'、'tensorrt'等关键词。此外,TensorRT的包名可能包含tensorrt或者nv-tensorrt,如引用[1]中的包名是nv-tensorrt-repo...,但安装后的包名可能不同,需要具体查看。 可能还需要考虑用户是否安装了其他相关库,比如cuDNN或者NCCL,但用户的问题主要是CUDA和TensorRT,所以可以暂时忽略其他包。不过,根据引用[4],NCCL需要单独下载,可能不在dpkg列表中,所以可能不需要处理。 另外,用户可能需要知道如何解释输出中的版本信息,因此需要解释如何查看版本号。例如,dpkg -l的输出格式是ii package version architecture description,版本在第三列。 总结步骤应该是: 1. 使用dpkg -l列出所有包,并用grep过滤出cuda和tensorrt相关的。 2. 解释输出中的版本信息位置。 3. 提醒用户可能需要使用sudo或者检查权限。 4. 如果结果为空,可能需要检查是否通过其他方式安装,比如直接解压或者使用runfile安装的CUDA,这种情况下dpkg可能无法显示,需要用其他方法如nvcc --version或者检查/usr/local/cuda目录。 另外,根据引用[3],APT是管理工具,但用户的问题是关于已安装的包,所以dpkg是正确的工具,因为apt是管理源和安装过程,而dpkg直接管理包。 最后,用户可能需要相关的问题,比如如何检查CUDA版本的其他方法,或者如何安装特定版本的TensorRT,这些可以作为相关问题生成。</think>### 步骤说明 1. **使用`dpkg`命令列出已安装的包** `dpkg`是Debian系系统管理软件包的核心工具,通过以下命令筛选出CUDA和TensorRT相关的包及其版本: ```bash dpkg -l | grep -E 'cuda|tensorrt|nv-tensorrt' ``` 输出格式为: ``` ii package-name version architecture description ``` 其中`version`列显示具体版本号[^1][^3]。 2. **检查CUDA Toolkit版本** 如果通过Debian包安装CUDA,版本信息会体现在包名中(如`cuda-toolkit-12-0`)。若未通过包管理器安装(如使用runfile),需通过命令验证: ```bash nvcc --version # 查看CUDA编译器版本 cat /usr/local/cuda/version.txt # 查看CUDA安装路径下的版本文件 ``` 3. **检查TensorRT版本** TensorRT的包名通常包含`tensorrt`或`nv-tensorrt`,例如`tensorrt_8.4.1-1+cuda11.6`。若通过官方Debian包安装,版本信息会明确显示在`dpkg`输出中[^2]。 4. **验证依赖兼容性** 确保CUDA、cuDNN与TensorRT版本匹配(如TensorRT 8.x需要CUDA 11.x)。若通过非Debian包安装cuDNN,需手动检查其版本: ```bash cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 # 查询cuDNN版本 ``` --- ### 操作示例 ```bash # 列出所有CUDA和TensorRT相关包 sudo dpkg -l | grep -E 'cuda|tensorrt|nv-tensorrt' # 示例输出: # ii cuda-toolkit-12-0 12.0.0-1 amd64 CUDA Toolkit 12.0 # ii tensorrt 8.4.1-1+cuda11.6 amd64 TensorRT runtime libraries ``` --- ### 注意事项 - **非Debian包安装的组件**:若CUDA或TensorRT通过runfile或压缩包安装,`dpkg`无法显示其信息,需通过二进制文件或环境变量检查。 - **权限问题**:若提示权限不足,在命令前添加`sudo`。 - **多版本冲突**:Debian/RPM包不允许同时安装多个次要版本,需手动清理旧版本。 ---
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