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  • ubuntu17.04 + cuda 8.0 + cudnn 六 + tensorflow 1.2
    ubuntu17.04 + cuda 8.0 + cudnn 6 + tensorflow 1.2 聽 聽 聽 聽 鍏徃涔颁簡涓€涓湇鍔″櫒鐢ㄤ簬鏈哄櫒瀛?#28052;?锛屼簬鏄紑濮嬩簡婕?#23125;?#28729;夎璺€?/p> 聽 聽 聽 聽 鏌ヨ祫鏂欏彂鐜?tensorf
    网友分享于:2017-09-27 13:49:11
  • cuda学习1-初步庐山真面目
    cuda学习1-初始庐山真面目  cuda作为gpu计算中的代表,拥有着超级高的计算效率,其原因是gpu实际相当与一台超级并行机组,使用过MPI做并行计算的人们可能知道,所谓的并行计算,简单讲就是用多个U(计算单元)来完成一个U的计算任务,MPI
    网友分享于:2017-06-08 22:04:35
  • cuda学习2-block与thread数量的提选
    cuda学习2-block与thread数量的选取  由上一节可知,在main函数中,cuda程序的并行能力是在add<<<N,1>>>( dev_a, dev_b, dev_c )函数中体现的,这里面设置的是由N个bloc
    网友分享于:2017-06-08 22:04:35
  • Caffe筹建:Ubuntu14.04 + CUDA7.5 + opencv3.1+python3.5
    Caffe搭建:Ubuntu14.04 + CUDA7.5 + opencv3.1+python3.5  从Hinton在science上发表深度学习训练开创新的文章以来,深度学习火了整整有3年多,而且随着新的硬件和算法的提出,深度学习正在应用于越来越多的领域,发挥其
    网友分享于:2016-05-21 09:34:00
  • Ubuntu15.04 装配Geforce显卡驱动和CUDA
    Ubuntu15.04 安装Geforce显卡驱动和CUDA 机器配置i5-6500 + Geforce 9xxUbuntu 15.04 + CUDA 7.5唯一难题Ubuntu booting into console mode:No need to change "/etc/default/gru
    网友分享于:2016-04-28 16:12:03
  • Caffe+Ubuntu14.04+CUDA7.5装配?#22987;?/a>
    Caffe+Ubuntu14.04+CUDA7.5安装?#22987;?#20026;什么我一写新文章就把原来的覆盖了。。。。我明明是写新博客的,怎么会变成编辑第一篇文章呢………郁闷,现在又要重新写….再丢老子就不玩了 ubuntu 14.04安装 先到官网下载ubuntu14.04,网址:http://
    网友分享于:2016-04-20 09:57:51
  • Ubuntu14.04 装配CUDA7.5 + Caffe + cuDNN
    Ubuntu14.04 安装CUDA7.5 + Caffe + cuDNN 本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处。 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/5
    网友分享于:2016-03-25 10:14:52
  • 实验室中筹建Spark集群和PyCUDA开发环境
    实验室中搭建Spark集群和PyCUDA开发环境1、安装CUDA 1.1安装前工作 1.1.1选取实验器材 实验中的每台计算机均装有双系统。选择其中一台计算机作为master节点,配置有GeForce GTX 650显卡,拥有384个CUDA核心。另外两
    网友分享于:2016-03-26 20:27:41
  • 闵大荒之旅(4) - CUDA预热
    闵大荒之旅(四) ---- CUDA预热 上一回演示了使用OpenCV中集成的gpu部分进行gpu编程,实现hog+svm算法对行人进行检测,检测效果对比得出gpu运行时间要远比cpu运行时间小,更加具有实时性。但是直接使用OpenCV中的
    网友分享于:2016-03-17 21:21:12
  • 【CUDA并行程序设计系列(四)】CUDA内存
    【CUDA并行程序设计系列(4)】CUDA内存前言 CUDA并行程序设计系列是本人在学习CUDA时整理的资料,内容大都来源于对《CUDA并行程序设计:GPU编程指南》、《GPU高性能编程CUDA实战》和CUDA Toolkit Documentation的整理。通过本系列整体介绍CUDA并行程序设计。内容包括
    网友分享于:2015-11-05 00:59:57
  • 【CUDA并行程序设计系列(三)】CUDA线程模型
    【CUDA并行程序设计系列(3)】CUDA线程模型前言 CUDA并行程序设计系列是本人在学习CUDA时整理的资料,内容大都来源于对《CUDA并行程序设计:GPU编程指南》、《GPU高性能编程CUDA实战》和CUDA Toolkit Documentation的整理。通过本系列整体
    网友分享于:2015-10-30 23:21:23
  • 折腾?#19988;猆buntu 14.04系统安装Nvidia CUDA7.5并搭建Python Theano深度学习开发环境
    折腾记录——Ubuntu 14.04系统安装Nvidia CUDA7.5并搭建Python Theano深度学习开发环境引言 最近几天一直尝试搭建Theano深度学习开发环?#24120;?#24182;安装英伟达CUDA Toolkit。这期间,有想过在Windows上搭建
    网友分享于:2015-09-27 21:42:49
  • 显卡的有关性能?#38382;?#21547;义(struct cudaDeviceProp)
    显卡的相关性能?#38382;?#21547;义(struct cudaDeviceProp)中文译注(英文见下文):struct cudaDeviceProp {char name[256];         //器
    网友分享于:2015-09-02 21:10:53
  • CUDA学习?#22987;?
    CUDA学习?#22987;?#20108;简单的向量加 /** * Vector addition: C = A + B. * * This sample is a very basic sample that implements element by element *
    网友分享于:2015-08-02 13:56:08
  • ubuntu Gnome 15.04 /ubuntu 12.04 装cuda 7.0心得贴
    ubuntu Gnome 15.04 /ubuntu 12.04 装cuda 7.0经验贴ubuntu Gnome 15.04 /ubuntu 12.04 装cuda 7.0经验贴 由于最近要跑caffe,还有要跑一些cuda程序,就边学边配置,一路装过来还真不容易,双系?#24120;╓indow 7+
    网友分享于:2015-07-20 17:57:46
  • Caffe + Ubuntu 15.04 + CUDA 7.0 装配以及配置
    Caffe + Ubuntu 15.04 + CUDA 7.0 安装以及配置 作为小码农的我,昨天就在装这个东东了,主要参考第一篇博文,但是过程发现很多问题,经过反反复复,千锤百炼,终于柳暗花明,我把这个caffe给搞定了,是故,我发布出来,后之来者,欲将
    网友分享于:2015-07-20 17:57:46
  • CUDA学习(1)、CUDA线程执行模型
    CUDA学习(一)、CUDA线程执行模型  CUDA在执行的时候,每一个host里面的一个个kernel按照线程网格的概念在显卡硬件上执行,每一个线程网格又可以包含多个线程块,每个线程块又可以包含多个线程。   当程序执行时,每一个线程就相当于一个士兵,一个军队的将军就相当于host。当我
    网友分享于:2015-07-20 17:57:46
  • CUDA - Shared Memory
    CUDA ---- Shared MemoryCUDA SHARED MEMORY shared memory在之前的博文有些介绍,这部分会专门讲解其内容。在global Memory部分,数据对齐和连续是很重要的话题,当使用L1的时候,对齐问题可以忽略
    网友分享于:2015-06-29 02:59:19
  • CUDA - CUDA库简介
    CUDA ---- CUDA库简介CUDA Libraries简介   上图是CUDA 库的位置,本文简要介绍cuSPARSE、cuBLAS、cuFFT和cuRAND,之后会介绍OpenACC。 cuSPARSE线性代数库,主要针对稀疏矩阵之类的。 cuBLAS是CUDA标准的
    网友分享于:2015-06-24 05:58:59
  • CUDA - Memory Access
    CUDA ---- Memory AccessMemory Access Patterns 大部分device一开始从global Memory获取数据,而且,大部分GPU应用表现会被带宽限制。因此最大化应用对global Memory带宽的使用时获取高性
    网友分享于:2015-06-16 00:10:15
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