CUDA for Engineers An Introduction to High-Performance Parallel Computing 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

cuda下载安装及vs2010下的详细配置

在双系统ubuntu20.04下安装cuda+cudnn+anaconda3+pytorch+pycharm的详细流程，包括安装时各个环节应注意的事项。

若需完整使用请继续下载“cudNN8.2.1 Linux版本【第二部分】，适用cuda11.x” 解压后请cd到cuda的目录下，执行以下操作完成cudnn的配置： mkdir cuda cd cuda mkdir lib64 将下载的压缩包复制到lib64中，解压。 以下操作请在下载完第二部分之后执行。 全部完成之后的文件夹结构应为 /PATH/TO/cuda/ --include/ --lib64/ --libcudnn1.tar.gz --libcudnn2.tar.gz === sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.1/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcudnn*

请在下载之前下载“cudNN8.2.1 Linux版本【第一部分】，适用cuda11.x”，并完成该资源描述中的相关指令操作 解压之后为include文件和lib64文件中的第二部分，解压成功后执行 mv include/ ../ 全部解压完成后的文件架构应为 /PATH/TO/cuda/ --include/ --lib64/ 以下操作请执行完第一、二部分所有操作之后执行 ====== === sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-10.1/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-10.1/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda-10.1/lib64/libcudnn*

torch.cuda.is_available()返回False的问题解决

包括cudnn64_7.dll cudnn64_8.dll cublas64_10.dll cudart64_100.dll cufft64_10.dll curand64_10.dll cusolver64_10.dll cusparse64_10.dll

NVIDIA 显卡匹配的CUDA 驱动，CUDA驱动很早久和Grig显卡驱动包里区分开了，需要单独格外安装，grid 10以上都可以安装

cuda-pcl cuda-pcl有一些库用于处理带有CUDA的点云，还有一些示例供其使用。 项目中有几个子文件夹，并且每个子文件夹都具有： 由CUDA实施的用于细分的lib 示例代码可以显示lib的用法，还可以通过将其输出与PCL进行比较来检查性能和准确性。 要开始使用，请按照以下说明进行操作。 如果您遇到任何问题，请。 入门 要开始，请按照下列步骤。 第1步-安装依赖项 通过SDKManager安装Jetpack4.4.1 安装PCL（包括本征） $sudo apt-get update $sudo apt-get install libpcl-dev 第2步-构建 输入任何子文件夹，然后 $ make 第3步-运行 请先提升CPU和GPU $ sudo nvpmodel -m 0 $ sudo jetson_clocks 用法： $ ./demo [*.pcd] 如何

CUDA矩阵相乘A*B=C代码，任意输入矩阵A的宽度和矩阵B的宽度（A[wB][wA]*B[wA][wB]），cudaMallocPitch开辟显存空间，cudaMemcpy2D数组复制，Kahan's Summation Formula提高浮点计算精度。