在docker内安装cuda11.0时报如下错：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-kNmztCit-1629940173644)(/home/bhts/.config/Typora/typora-user-images/image-20210825155749128.png)]
解决方案
apt update apt install libxml2
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 CUD
译者：片刻 torch.cuda 用于设置和运行 CUDA 操作。它会跟踪当前选定的GPU，并且默认情况下会在该设备上创建您分配的所有 CUDA tensors。可以使用 torch.cuda.device 上下文管理器更改所选设备。 但是，一旦分配了 tensor，就可以对其进行操作而不管所选择的设备如何，结果将始终与 tensor 放在同一设备上。 默认情况下不允许跨 GPU 操作，除了 co
torch.cuda会记录当前选择的GPU，并且分配的所有CUDA张量将在上面创建。可以使用torch.cuda.device上下文管理器更改所选设备。 但是，一旦张量被分配，您可以直接对其进行操作，而不考虑所选择的设备，结果将始终放在与张量相同的设备上。 默认情况下，不支持跨GPU操作，唯一的例外是copy_()。 除非启用对等存储器访问，否则对分布不同设备上的张量任何启动操作的尝试都将会引发错
一个用于开发CUDA的VS(Visual Studio)向导。当你安装了 CUDA VS Wizard，你将会在你的Visual Studio已安装的模板目录中看到CUDAWinApp。然后很容易就在VS中创建一个新的CUDA项目。它能支持Windows32位和64位系统。
本文向大家介绍cuda 用CUDA对两个数组求和，包括了cuda 用CUDA对两个数组求和的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 本示例说明了如何创建一个简单的程序，该程序将int使用CUDA对两个数组求和。 CUDA程序是异构的，由在CPU和GPU上运行的部分组成。 利用CUDA的程序的主要部分类似于CPU程序，包括 为将在GPU上使用的数据分配内存 数据从主机内存复制到GPU内存 调用
我运行的是Arch Linux，并从存储库中安装了cuda sdk和cuda工具包。我已经编译了/opt/cudasdk/CUDALibraries中的库。 不，我运行make in /opt/cuda-sdk/C编译sdk示例，得到以下错误： Makefile本身似乎只包含文件/opt/cudasdk/C/common/common。mk，即： Echo$LD_LIBRARY_PATH的输出为空
本文向大家介绍cuda 先决条件，包括了cuda 先决条件的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 示例 要开始使用CUDA进行编程，请下载并安装CUDA Toolkit和开发人员驱动程序。该工具包包括nvcc，NVIDIA CUDA编译器以及开发CUDA应用程序所需的其他软件。该驱动程序可确保GPU程序在支持CUDA的硬件上正确运行，这也是您所需要的。 您可以通过nvcc --version从命
我正在尝试编译Cuda-SDK示例，但收到“MSB3721错误”，因为“nvcc”是“exited with code 1”。完整输出： "C：\Program Files（x86）\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\BuildCustomations\CUDA4.2.targets（361,9）：错误MSB3721：命令"C：\Program Files\NVIDIA GPU
