CUDA 工具包是一种针对支持CUDA功能的GPU（图形处理器）的C语言开发环境。CUDA 开发环境包括:
- nvcc C语言编译器
- 适用于GPU（图形处理器）的CUDA FFT和BLAS库
- 分析器
- 适用于GPU（图形处理器）的gdb调试器（在2008年3月推出alpha版）
- CUDA运行时（CUDA runtime）驱动程序（目前在标准的NVIDIA GPU驱动中也提供）
- CUDA编程手册
CUDA 开发者软件开发包（SDK）提供了一些范例（附有源代码），以帮助使用者开始CUDA编程。这些范例包括:
- 并行双调排序
- 矩阵乘法
- 矩阵转置
- 利用计时器进行性能评价
- 并行大数组的前缀和（扫描）
- 图像卷积
- 使用Haar小波的一维DWT
- OpenGL和Direct3D图形互操作示例
- CUDA BLAS和FFT库的使用示例
- CPU-GPU C—和C++—代码集成
- 二项式期权定价模型
- Black-Scholes期权定价模型
- Monte-Carlo期权定价模型
- 并行Mersenne Twister（随机数生成）
- 并行直方图
- 图像去噪
- Sobel边缘检测滤波器
- MathWorks MATLAB 插件 (点击这里下载)
新的基于 1.1 版 CUDA 的 SDK 范例现在也已经发布了。要查看完整的列表、下载代码，请点击此处。
技术功能
- 在GPU（图形处理器）上提供标准C编程语言
- 为在支持CUDA的NVIDIA GPU（图形处理器）上进行并行计算而提供了统一的软硬件解决方案
- CUDA兼容的GPU（图形处理器）包括很多：从低功耗的笔记本上用的GPU到高性能的，多GPU的系统。
- 支持CUDA的GPU（图形处理器）支持并行数据缓存和线程执行管理器
- 标准FFT（快速傅立叶变换）和BLAS（基本线性代数子程序）数值程序库
- 针对计算的专用CUDA驱动
- 经过优化的，从中央处理器（CPU）到支持CUDA的GPU（图形处理器）的直接上传、下载通道
- CUDA驱动可与OpenGL和DirectX图形驱动程序实现互操作
- 支持Linux 32位/64位以及Windows XP 32位/64位 操作系统
- 为了研究以及开发语言的目的，CUDA提供对驱动程序的直接访问，以及汇编语言级的访问
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摘要 CUDA是英伟达的GPU通用计算（GPGPU，General Purpose comuputing on GPU)架构。不同版本的CUDA的区别主要在“GP”和“GPU”上： 支持的计算库多少和计算销量（GP） 支持的GPU架构新旧（GPU） 当然还有一些对语言版本的支持，编译器的优化（CUDA9开始支持c++14，gcc6），bug fixes等等。 具体区别 以现在比较常见的CUDA8.
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当前已安装cuda11.1版本，显卡驱动版本：460.91.03， cuDNN版本:8.2.1 for 11.1 欲切换cuda10.2版本使用一下， 1.安装cuda10.2 $ sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run 过程中面临如下选择： （1）选择continue执行 （2）accept （3）安装显卡驱动前面的“+”号去掉（当前460.91.03支
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源起 9月-11月测试深度学习的项目，由于个人的方向的论文主要集中于2017,2019年左右，这个阶段很多代码都是tensorflow1与tensorflow2兼有、python2与python3兼有，cuda主要用的是cuda8,cuda10 我的机器显卡是3060的（R9000P）；然后租的机器是3090的，借的机器是A100的，显卡太新，跑不了我研究方向的很多项目（很长一段时间我都在抑郁，我
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业精于勤荒于嬉 行成于思毁于随 昨天部署项目遇到错误 OSError: libcusparse.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory 尝试了很多种方法，最终发现是原来装的/usr/local/CUDA-11.4中只有target文件夹，因此需要重新装。同时，有多个项目需要部署，它们用的是不同的CUDA，所以
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当使用此模板与一个已经存在的后台配合开发时，一般需要在开发环境下访问后台的API。要做到这一点，我们可以使开发服务器和后台api并行运行（或远程运行），并让开发服务器代理的所有实际后台的API请求。 要配置代理规则，编辑config/index.js文件中的dev.proxyTable选项。开发服务器使用http代理中间件 来做代理，所以你应当瞅瞅它的文档来查看细节使用。不过这里有个简单的例子：
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我正在Windows PC上使用tensorflow训练一个模型，但是训练量很低，所以我尝试配置tensorflow以使用GPU。我安装了tensorflow directml（在使用python 3.6的conda环境中），因为我的GPU是AMD Radeon GPU。用这个简单的代码 我收到这个输出 2021-05-14 11:02:30.113880:I tensorflow/core/pl
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全球理念：假设我想做一个游戏/电影/剪辑。为此，我需要这个（不）简单的动画得到工作。 这个问题的一个例子：我得到了类Screen，它有JFrame的Screen Stuff声明，设置它的配置（大小、关闭操作等），然后创建类Box的对象，显示在框架上。请检查这个类的图像/图表（希望我写的是正确的）：ClassesDiagram 现在，class Box扩展了JPanel。我从JPanel继承了方法P
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5.2.4 图形的事件处理 面向对象的概念是和事件驱动编程联系在一起的。所谓事件是指在程序执行过程中发生的事情，例如点击了鼠标左键、按下了键盘上的回车键之类。某个对象可以与特定事件绑定 在一起，这样当特定事件发生时，可以调用特定的函数来处理这个事件。 画布及画布上的图形都是对象，都可以与交互事件绑定，这样用户可以利用键盘、鼠标 来操作、控制画布和图形。第 8 章将详细介绍 Tkinter 的事件驱
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本文向大家介绍python GUI库图形界面开发之PyQt5开发环境配置与基础使用，包括了python GUI库图形界面开发之PyQt5开发环境配置与基础使用的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 PyQt5安装 在cmd下输入 pip install PyQt5 完成PyQt5安装，再安装qt designer，可以使用pip安装 pip install PyQt5-tools 安装完成后，在
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本文向大家介绍android图片处理 让图片变成圆形，包括了android图片处理 让图片变成圆形的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 这几天做项目，有些地方的图片需要用到圆形图片，所以百度了一下，在github上找到一个开源项目，处理很简单，效果如下： 使用起来特别简单，一共三步，具体如下： 1、创建一个Java类CircleImageView把下面的代码复制过去，报错的导包 2、在valu
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根据已接受的答案代码，对该代码的以下调整对我起作用： 我已经将这个问题更新到了一个可以正确循环的版本，但是由于应用程序将扩展，能够处理并行是很重要的，我仍然不知道如何在运行时用javaconfig动态地做到这一点... 基于查询列表（HQL查询），我希望每个查询都有一个读取器-处理器-写入器。我当前的配置如下所示： 工单 处理机 作家 目前，该过程对于单个查询来说工作得很好。然而，我实际上有一个查
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我想建立一种图像变形处理工具。与此链接中的内容类似： https://giphy.com/gifs/painting-morph-oil-c8ygOpL64UDuw 实现这一点的第一步是构建一个二维像素网格。像素填充颜色。填充颜色是通过使用get（）；函数从图像（PImage img1；）中读取颜色来创建的。这就是我如何用我的像素重建图像。在第二步中，我认为我将使用lerp（）；函数给相应的像素第