去年作为 CUDA 10.2 的一部分推出的 Libcu++ 是 CUDA C++ 标准库，它不仅适用于支持 NVIDIA CUDA 的配置，还适用于 CPU，现在可以通过 GitHub 获得 Libcu++ 的源代码。Libcu++在过去的一年里已经初具

深度学习的基本环境部署完成后，现在就要考虑到使用需求来进一步优化环境了，考虑到有些用户需要两张显卡及以上需求，则需要部署cudnn来进行优化了。在下载之前，需要进行注册，注册很简单，可以使用社交账号进行注册。Ubuntu18.04这个系统本身就带有pyth

播放器使用ffmpeg读取视频文件，packet发给cuda解码，解码后OpenGL直接映射给pbo，pbo绑定texture，然后显示出来

　　　　CUDA并行计算中需要使用Pass1渲染生成的两张纹理，然而我在GPU端使用CUDA计算时发现纹理为空，但是如果将两张纹理的数据传回CPU端，打印出来是有值的，且是正确的值。如果在CUDA并行计算之前先将纹理数据传回CPU，这时发现CUDA并行计算

补充，其实安装python3用一句：sudo apt-get install python3-dev 即可。在安装CUDA时一定要注意其与英伟达显卡驱动以及Linux系统和GCC版本的对应关系，如果版本之间不匹配，是安装不成功的。由于RTX2060显卡驱动

CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。在科研界，CUDA一直受到热捧。例如，CUDA现已能够对AMBER进行加速。在金融市场，Numerix以及CompatibL针对一款全新的对手风险应用程序发布了CUD

Ⅰ. 并行计算1.1 什么是并行计算？即一个大的计算问题被划分为很多可以同时解决的小问题。一个程序应该包含两个基本的组成部分：指令和数据。当一个指令处理上一个指令产生的数据时，就有了数据相关性（依赖性）的概念。数据相关性是限制并行性的主要因素。块划分

在 Ubuntu 系统中的 System Settings -> Software & Updates -> Additional Drivers 安装相应的显卡和CPU驱动，重启后在 System Settings -> Det

Tensorflow 1.8 with GPU on macOS High Sierra 10.13.6Tensorflow团队宣布停止支持1.2以后mac版的tensorflow gpu版本。因此没办法直接安装只能自己用源码编译了。CPU 运行 Tens

alignedTypes 演示了数据类型对齐对性能的影响。asyncAPI 演示了如何使用异步API. bandwidthTest 测试主存与显存之间，以及显存内部进行数据传输时的带宽，通过命令行可以进行更加全面的测试。bicubicTexture通过te

区别于其他入门教程的“手把手式”，本文更强调“因”而非“果”。我之所以加上“通用”字样，是因为在你了解了这个开发环境之后，那些很low的错误你就不会犯了。大家都知道深度学习涉及到大量的模型、算法，看着那些乱糟糟的公式符号，心中一定是“WTF”。我想说的是，

因为windows只支持py3版本的tensorflow，而很多项目是用py2构建的，所以我又尝试在Ubuntu16.04中再次安装GPU版的tensorflow。我们需要安装的内容有Cuda8.0和Cudnn5.1和tensorflow-gpu。Tens

我有一个配置很好的GPU，我曾经用它玩过FIFA游戏。而在人工智能方面，我想使用GPU进行深度学习而不是玩游戏。但是，我担心Tensorflow GPU的安装不兼容Cuda的版本。在本文中，我将解释其安装的传统方法和新的优化方法，以及为什么我们应该抛弃pi

TensorFlow今天正式发布了1.5.0版本，支持CUDA 9和cuDNN 7，进一步提速。并且，从1.6版本开始，预编译二进制文件将使用AVX指令，这可能会破坏老式CPU上的TF。刚刚，TensorFlow发布了1.5.0正式版，很多人都期待已久，最

TensorFlow 是一个非常强大的工具，专注于一种称为深层神经网络的神经网络。深层神经网络被用来执行复杂的机器学习任务，例如图像识别、手写识别、自然语言处理、聊天机器人等等。本文导航-1、 安装 CUDA ……-2、安装 CuDNN 库 ……-3、 在

2. 下载UltraISO，然后可以使用UltraISO制作一个U盘启动盘：在左下角的本地目录中先选中下载好的镜像文件，从“启动”选项卡里选择“写入硬盘映像”，然后从弹出的对话框里“选择”你准备好的U盘，点击对话框下方的“写入”，等待整个写入过程结束，你的

最后更新时间：2016年9月27日。Matlab 2014a gcc/g++ 4.7.x, Matlab 2016a gcc/g++ 4.9.x. Ubuntu 15.04 gcc/g++ 4.9.x, Ubuntu 16.04 gcc/g++ 5.4.x

在Ubuntu 16.04下编译安装OpenCV 3.1及OpenCV多版本切换的过程。cuda是7.5.18版，安装完后重启，在终端输入nivdia-smi,有结果则驱动和cuda安装成功。sudo apt-get install cmake git l

aptitude install binutils ia32-libs gcc make automake autoconf libtool g++ g++-4.6 gawk gfortran freeglut3-dev build-essential l

安装平台：Mint 13 64 bit， Ubuntu 12.04同样适用，其他Linux distributions 根据情况做相应修改。sudo apt-get install g++ build-essentialsudo apt-get insta