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求推荐支持cuda编程的笔记本
shucao
2012-11-27 12:19:06
当心遇到硬件支持cuda但笔记本驱动不支持的情况,请高手推荐几款性能好的本本!
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求推荐支持cuda编程的笔记本
当心遇到硬件支持cuda但笔记本驱动不支持的情况,请高手推荐几款性能好的本本!
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tag180
2012-12-06
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去官网看硬件列表~~注意是本本的显卡型号~~打好驱动~~建议还是在PC上做实验,,我几年前用个本做密集运算运算实验(不过是CPU的)把主板给烧了。。。。~~
cc19851
2012-11-30
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现在的主流N卡应该都支持吧,cuda官网有支持列表
nvcc4jupyter:在Google Colabs中对
cuda
cc ++
编程
的插件
适用于Jupyter
笔记本
的NVCC插件 V2可用 V2带来了对多个源文件和头文件的
支持
。 用法 负荷扩展 %load_ext nvcc_plugin 将一个细胞标记为
cuda
细胞 %%
cuda
--name example.cu --compile false 注意:单元必须包含代码或注释才能成功运行。 它接受2个参数。 -n | --name -其或者是
CUDA
源或报头的名称参数必须具有扩展的名称.cu或.h第二个参数-c | --compile ; 默认值为false 。 该参数是一个标志,用于指定是否将立即编译并运行该单元。 如果您正在玩main功能,可能会很有用 要编译和运行所有
CUDA
文件,您需要运行 %%
cuda
_run # This line just to bypass an exeption and can contain any text
udacity-cs344-colab:适用于Udacity CS344的Google Colab
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笔记本
。 运行第一个单元以设置环境。 在
CUDA
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编程
语言以及产品相关主题 管理:管理项目和代码 mobile : 移动开发笔记 cpp :编码 c pl
nvidia-rapids︱cuML机器学习加速库
cuML是一套用于实现与其他RAPIDS项目共享兼容API的机器学习算法和数学原语函数。 cuML使数据科学家、研究人员和软件工程师能够在GPU上运行传统的表格ML任务,而无需深入了解
CUDA
编程
的细节。 在大多数情况下,cuML的Python API与来自scikit-learn的API相匹配。 对于大型数据集,这些基于GPU的实现可以比其CPU等效完成10-50倍。 有关性能的详细信息,请参阅cuML基准测试
笔记本
。 官方文档: rapidsai/cuml cuML API Reference 官方案例还是蛮多的: 来看看有啥模型: 关联文章: nvidia-rapids︱cuDF与
beginners-pytorch-deep-learning:书中脚本和
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的存储库:
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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。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内部的并行计算引擎。
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