cuda

Вопрос или проблема Я следовал инструкциям из https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive sudo rpm -i cuda-repo-rhel7-8-0-local-ga2-8.0.61-1.x86_64-rpm sudo yum clean all sudo yum install cuda Теперь я получаю эту ошибку на последнем этапе

Вопрос или проблема Я новичок в CuPy и вычислениях с использованием CUDA/GPU. Можете объяснить, почему (x / y)[i] быстрее, чем x[i] / y[i]? При использовании ускоренных вычислений на GPU существуют ли какие-либо рекомендации, которые позволят мне быстро

Вопрос или проблема У меня небольшая путаница, в чем разница между pip install cudatoolkit=9.0 и загрузкой исполняемого файла с https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive и установкой cuda 9.0. Может кто-то помочь? Файл .

Вопрос или проблема У меня есть 4 GPU, на которых я хочу запустить модели Qwen2 VL, но я получаю ошибку “сработала проверка на стороне устройства. Скомпилируйте с TORCH_USE_CUDA_DSA, чтобы включить проверки на стороне устройства”

Вопрос или проблема Я пытаюсь провести инференс модели обнаружения объектов. У меня есть несколько камер с одинаковым сценарием использования, поэтому я использую многопоточность для обработки этого. У меня есть объект Model().

Вопрос или проблема На моем SSD-диске две версии Ubuntu Ubuntu 22.04 Ubuntu 24.04 Во время установки CUDA для NVIDIA на Ubuntu 22.04 и после перезагрузки у меня возникли проблемы: Ethernet, беспроводная связь и Bluetooth перестали работать, и я потерял

Вопрос или проблема Я хочу перенести свою установку Docker на другой диск, смонтированный здесь /mnt/disk1/docker. Поэтому я следовал некоторым инструкциям и добавил этот фрагмент текста в файл /docker/daemon.json { "data-root": "/mnt/disk1/docker" }

Вопрос или проблема Я написал ядро CUDA для выполнения многочисленных операций (включая конечные разности) на трехмерной прямоугольной карте с размером сетки [N_x, N_y, N_z] и равномерным шагом сетки. Я разделяю область на трехмерные блоки размером [B_x

Вопрос или проблема Я пытаюсь запустить обучение модели, над которой работаю, но по какой-то причине Google Collab не хочет использовать более 1% GPU. Я нашел похожую тему, где говорилось, что мне следует понизить версию CUDA с 12.