cuda

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【CUDA笔记】04 CUDA 归约，原子操作，Warp 交换前几节处理的问题，最终一个线程都会对应输出一个结果。今天将讨论的问题，多个线程将会对应输出一个，或者少于启动线程数量的结果，称之为归约（Reduction）。

并行编程实战——CUDA编程的流的优先级优先级在计算机编程中可谓是无所不在，尽管很多开发者没有什么机会直接操作优先级编程，但实际上听得到地方却非常多。从操作系统的进程优先级到数据队列中处理的优先级，甚至到排队策略的优先级等等。可以说到处都有优先级的影子。优先级很好理解，就是谁先谁后。举个大家非常熟悉的例子，去银行业务大厅办业务，普通的优先级就是先来先服务；可如果来一个VIP，那就是人家直接越过所有人，先行办理业务。这就是优先级的一个典型的例子。

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【CUDA笔记】03 CUDA GPU 架构与一般的程序优化思路（下）前一节主要从 GPU 的结构方面介绍 Cuda 程序的优化思路，这一节将主要从内存结构方面介绍优化思路。

中医正骨葛大夫

一文解决如何在Pycharm中创建cuda深度学习环境？想必大家都知道，目前深度学习最好的框架便是用Python编写的PyTorch，而Pycharm作为最受欢迎的Python IDE，广泛被大家用来训练模型。因此本文介绍如何利用Anaconda这个软件来为Pycharm配置环境。

wsl2 ubuntu24 opengl 无法使用nvidia显卡解决方法记录我的机器是 amd 7950x + rtx 5070ti。显卡Driver Version: 581.80 CUDA Version: 13.0

李昊哲小课

wsl ubuntu24.04 cuda13 cudnn9 pytorch 显卡加速在WSLUbuntu中部署Python3.12、CUDAToolkit和cuDNN的官方下载页面及步骤如下：

CUDA学习2-CPU和GPU的性能优化latency：完成一个指令的耗时memory latency：从memory获取内存数据等待的时间，是CPU的优化方向

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【CUDA笔记】01-入门简介本系列主要是对与 Cuda 入门官方课程的整理与小结。在开始这门课程之前，已经有大概认知，通过 Cuda，可以利用 GPU 来加速特定计算任务。本节课的主要目的是了解 Cuda 程序的一些基础概念，以及如何编写第一个入门的 Cuda 程序课程主页: https://www.olcf.ornl.gov/cuda-training-series/

关于 ComfyUI 的 Windows 本地部署系统环境教程（详细讲解Windows 10/11、NVIDIA GPU、Python、PyTorch环境等）在本地部署 ComfyUI 时，确保 Python、PyTorch、CUDA 等组件的版本能完美匹配，这对避免安装报错和保证稳定运行至关重要。以下内容是整合了一份核心组件的版本适配对照表，并配上不同显卡的配置建议，希望能帮助你顺利部署。

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CUDA C++编程指南(1)——简介AI-安全-功耗 CUBE 博客目录导读目录1. 简介1.1. 使用GPU的优势1.2. CUDA®：通用并行计算平台与编程模型

Unity性能优化之：利用CUDA加速Unity实现大规模并行计算。从环境搭建到实战案例在游戏开发和实时图形应用中，复杂的物理模拟、大规模粒子运算或 AI 推理往往受限于 CPU 性能，导致帧率下降或效果简化。尤其是在机器人模拟仿真，自动规划、依赖物理环境的进化算法等高端领域，仅仅依靠Cpu算力是远远不够看的。NVIDIA CUDA 技术通过 GPU 并行计算能力，可显著提升计算密集型任务的效率。对于可并行化的任务（如向量 / 矩阵运算），性能可达到 CPU 的 10-100 倍。

cuda编程笔记（34）-- 内存访问控制与缓存提示在cuda编程笔记（23）-- __threadfence()和__ldg()-CSDN博客，提到了__ldg，本文将cuda里内存访问的相关api都介绍一下

cuda编程笔记（33）--Thrust库的使用Thrust 是一个类似 C++ STL（标准模板库）的并行算法库：提供类似 std::vector, std::sort, std::reduce 等容器与算法；

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CUDA-GDB(11)——调试示例演练安全二次方(security²)博客目录导读目录11.1. 示例：bitreverse11.1.1. 代码演练

windows中用wsl使用cudawindows11 安装WSL2全流程_wsl2安装-CSDN博客lhttps://blog.csdn.net/u011119817/article/details/130745551?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=130745551&sharerefer=PC&sharesource=babytiger&sharefrom=from_link

新手村领路人

opencv gpu cuda python c++版本测试代码环境：opencv4.10 显卡3060Ti编译好后，测试代码python opencv cuda测试代码

cudaMemcpy(Ah, Ad, 1024, D2H) 的执行细节cudaMemcpy(Ah, Ad, 1024, D2H); 这个 Ah是cpu 侧的虚拟地址 cpuva。

cuda编程笔记（29）-- CUDA GraphCUDA Graph 是目前 NVIDIA 官方推荐的训练加速技术之一，它能显著降低 CPU 启动开销，提高训练循环中 kernel 启动效率与吞吐量。

分布式与长序列attention下文叙述的分布式场景长序列attention都是基于单卡的flash attention，flash attention之前介绍过，详见： flash attention flash attention 2

Ubuntu-8卡H20服务器升级nvidia驱动+cuda版本看到qwen3-vl-30b开源了，想测试下性能+资源占用，奈何部署sglang需要12.7版本的cuda？我目前手里的H20的服务器cuda版本最高只支持12.2所以需要升级驱动以及cuda版本，随使用官方.run还有apt install xx进行升级。之前用的火山官方ubuntu镜像，默认驱动535，后升级驱动550，570，580后，cuda也对应升级后，cuda都无法使用无论是在conda中，还是直接在宿主机上测试，最后发现是nvidia-fabricmanager问题，NVIDIA-Fabri