再次安装选择自定义将nsight compute取消勾选 虽然安装成功但在环境变量中并不出现相关的变量名，（CUDA_PATH,CUDA_PATH_V11_1等都不会出现），而且在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1 的目录下只有一个名为extras的文件夹，求各位大佬帮忙解决一下

如题，谢谢。

小白在用Python学习机器学习的过程中，因为经常遇到数据量较大而笔记本电脑运行时间较长的情况，想通过cuda来加快编译速度，又安装了Pycuda来便于代码编写。无奈遇到难以解决的问题 nvcc--version 测试代码 出错 说是驱动初始化出现错误，可是显卡驱动更新过了，pycuda版本也和cuda是对应的，网上也搜索不到想要的答案，还请大神帮帮忙

救急！这大概是本人毕设的主要内容，但是经过初步学习后，自己用gpu翻了一下，结果速度远不如在cpu执行快，感觉花在cpu到gpu之间的数据传输时间太多了，网上也找不到的这方面的文章。 我现在希望知道的是，通过gpu加速真的能够实现比cpu更快的flip函数吗？如果有相关的文章，论文或示例代码，也请指一条路。 各种路过的大佬们能指点指点小白兔吧，答案满意一定给结分。

Using TensorFlow backend.2021-03-29 11:02:28.705912: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'cudart64_101.dll'; dlerror: cudart64_101.dll not found2021-03-29 11:02:28.706099: I tensorflow/stream

需要对两个数组进行比对，为简化说明问题，假设数组A有100行，100列，A(100, 100)，数组B有一行，10列。B(10) 数组B是样本库，使用多线程操作，数组A的一行使用一个线程 。 该怎样划分线程块，以及把数组B放置于共享内存或常量内存以避免多个线程同时访问产生竞争，请教高手给与指点，谢谢啦！

错误：输入Nova image -list命令，提示You must provide a username or user ID via --os-username 解决方法：root目录下输入source admin-openrc. sh 借鉴大佬： https://blog.csdn.net/weixin_33909059/article/details/86344733?utm_source=app&app_version=4.5.2

安装完之后完全找不到bin那些路径但是他自动添加的Path都有，就是路径下什么东西都没有，2个g安装包直接安装完变成200多kb了，网上也搜不到解决的办法，是只有我一个人遇到这种情况吗，求各路大神帮忙解释一下

最近在学习CudaC编程，在验证点积运算的过程中，发现GPU/CPU运算结果不一致问题。具体代码如下 #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <time.h> #include <iostream> #include <iomanip> #include <stdio.h> const int cnTheadPerBlock = 256; const int cnElementSz = 33

使用anaconda安装了pytorch和cuda，但是模型训练时还是使用GPU，该怎么解决呢？求大佬解答

我想利用代码来实现改变nvidia显卡提供的一些设置，比如垂直同步的开/关，平滑处理的开/关之类的，这些在显卡控制面板上都可以进行设置，但我想用代码来实现。目前我的思路是想通过API来实现，不知道nvidia是否提供了一些专门的API，如果有的话应该在哪里下载？或者说直接去修改配置文件的一些参数达到效果，或者哪位大神其他的思路，望指教！小弟在此谢过啦~

import numpy import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import matplotlib.pyplot as plt import torchvision import torchvision.transforms as transforms import time time_open = time.time() transform = transforms.Compose([transforms.

最近学习CUDA C的编程，在并行运行一个简单的解调算法的时候，统计时间后发现运行速度越来越慢（但还是运算结果正确的），后来简化到只运行其中一个核函数的时候，就算复杂度下降了，但还是会越跑越慢，尝试过每一轮都进行cudafree和cudamalloc也没用，这是为什么呢？ 刚刚还发现了，对于我用过的一些矩阵加法、矩阵点乘的教程例子，加上for循环跑很多很多次，也是会出现这种越来越慢的情况。 环境： win10 Visual studio2019 community cuda 10.2 cudnn

程序没有问题，能编译通过，但是运行的时候在核函数处： 程序会自动退出，将该核函数注释掉程序没问题，可以运行到结束。 打上断点，运行到该核函数会打开一个文件夹， 应该是这个核函数的问题，但是我在笔记本上运行这个程序可以跑通，cuda版本确实不一样，但是我 觉得可能不是版本的问题。求大佬给意见

驱动已更新到最新版本，查了很多资料都找不到原因