前言 最近在学习PaddlePaddle在各个显卡驱动版本的安装和使用,所以同时也学习如何在Ubuntu安装和卸载CUDA和CUDNN,在学习过程中,顺便记录学习过程。在供大家学习的同时,也在加强自己的记忆。本文章以卸载CUDA 8.0 和 CUDNN 7.05 为例,以安装CUDA 10.0 和 CUDNN 7.4.2 为例。 安装显卡驱动 禁用nouveau驱动 sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf 在文本最后添加: blacklist nouveau options nouveau modeset=0 然后执行: sudo update-i
2021-04-23 21:13:39 226KB bu 卸载 安装
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CUDNN11.3的安装包,解决英伟达官方过慢且需要登录导致无法下载 配对TensorFlow请使用2.4起步 我使用的是TensorFlow2.4.1
2021-04-23 19:00:58 737.23MB cuda tensorflow gpu 深度学习
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CUDA专家手册:GPU编程权威指南》详细讨论CUDA的硬件和软件,包括CUDA 5.0和开普勒架构的最新特性。每个CUDA开发人员,不论新手还是高手,都可以在这里找到感兴趣的内容并即时上手。新晋的CUDA开发者将理解硬件如何处理命令以及驱动程序如何检查状态;更有经验者,将会在驱动程序API、上下文迁移以及如何让CPU/GPU最有效率地进行数据交换和同步等骨灰级的主题上得到指导。   本书所附的开源代码有25000多行,欢迎开发者自由重用。   本书不仅是权威手册,也是实用代码大全。全书分为以下三个部分:   第一部分是基础知识概述,对支持CUDA的硬件和软件进行高屋建瓴的描述。   第二部分是CUDA编程细节,对CUDA进行全方位的描述,包括内存,流和事件,执行模型(包括动态并行特性以及CUDA 5.0和SM 3.5的新特性),流处理器簇(包括SM 3.5的所有功能介绍),多GPU编程,纹理操作。这部分附带的源代码作为可重用的验证型代码和演示型代码,旨在展示特殊的硬件特性或强调特定的应用方法。   第三部分是案例剖析,深入分析精选的CUDA应用场景以及关键的并行算法,包括流式负载、归约、扫描(并行前缀求和)、N-体问题和图像处理,这些算法全方位涵盖
2021-04-23 12:18:43 57.98MB CUDA 专家手册 GPU编程 权威指南
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tensorflow 完整安装资源和教程 包含Anaconda3,cuda,cudnn,ML_Agents
2021-04-23 10:57:22 71B 人工智能 phthon cuda 机器学习
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适合cuda10.1 和 tensorflow-gpu == 2.1.0 nvidia 登录困难
2021-04-22 18:08:04 264.27MB cuda_cudnn
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经过近一周的不断尝试,终于编译成功OPENCV4.4 GPU测试YOLO3模型,中间过程遇到很多坑。 附件中已有下载好的.cache文件,亲们可参考《Win10 OpenCv4使用说明.doc》。 附件包括:opencv4.4 dnn cuda + Win10 + vs2017 64位 + YOLO3测试代码 opencv-4.4.0-vc14_vc15.exe + opencv_contrib-4.4.0.zip + sources\.cache + opencv源码编译说明文档 + YOLO测试代码
2021-04-22 17:08:38 591.6MB opencv4.4 yolo3
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利用CUDA(NVIDIA显卡提供的科学计算包)解线性方程组。
2021-04-19 19:57:32 210KB 线性方程组 CUDA NVIDIA 显卡
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是学习GPU并行算法 CUDA开发环境 必不可少的实例 必不可少的入门教材 希望可以帮到大家
2021-04-19 18:00:20 10.50MB GPU CUDA 实用
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下载自官网,直接运行即可。cuda和cudnn版本匹配,已上传至百度网盘
2021-04-19 16:09:12 190B CUDA ubuntu linux 深度学习
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GPU驱动及CUDA安装流程介绍.pdf
2021-04-18 16:05:42 771KB gpu
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