2023年12月15日 · 在*START LOCALLY*可以看到目前最新的pytorch稳定版本是2.1.2，并且可以选择计算平台：CUDA表示使用GPU，CPU则是使用CPU计算。 对应的CUDA有11.8和12.1两个选择， 结合之前对比的驱动程序和CUDA版本关系，这里选择CUDA12.1， 表中 给出了安装torch相 …

最主流的深度学习框架pytorch支持三种加速器：苹果的mps，英伟达的cuda，amd的rocm。 所以我认为主流是支持amd的。 目前AMD的ROCm发展的挺好的，主流的深度学习框架 PyTorch 、 TensorFlow 都可以将ROCm作为后端。 ROCm的HIP编程模式和CUDA非常类似。 很多计算库也都是对标NV，还开源。 至于为啥冷门有诸多原因（笔者对ROCm也不熟，仅供参考） 之前确实存在有很多问题，用的心累。 随着MI300X的问世，期待ROCm越来越好。 （为什么？ 似乎支 …

2023年12月9日 · CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种通用并行计算架构。 CUDA允许程序员利用NVIDIA GPU的并行计算能力，加速各种计算密集型应用程序。 CUDA技术 基于GPU的并行计算原理。 传统的CPU处理器拥有少量的核心，可以同时执行少量的线程。 但是，现代GPU拥有数百甚至上千个核心，可以同时执行大量的线程，实现高度并行计算。 CUDA技术通过将CUDA代码编译成针对GPU的指令，利用GPU的并行处理能力，加快程序执 …

2023年12月12日 · 在进行 pytorch 相关程序开发时，有时需要根据自己的规划使用系统中的多块NVidia GPU 设备，可以通过如下几种方法来指定GPU设备： 当服务器有多个GPU卡时，通过设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量可以改变 CUDA 程序所能使用的GPU设备，默认情况下：标号为0的显卡为主卡。 当主机有多个GPU设备时，设置CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量可以改变CUDA程序所能使用的GPU设备。 假如主机中有4块GPU设备，那么这些GPU设备的默认编 …

2024年2月19日 · 比如说，可以将 CUDA 作为 Blender 4.0 或者 V-Ray 的渲染 API，尤其是 Blender 本来就有Radeon HIP 计算渲染器，如今跑在 ZLUDA 上速度还会更快。 在 Blender 4.0 渲染测试中，AMD GPU 的性能比原生 ROCm / HIP 支持快了大约 10-20%，外媒表示这一性能提升“根据具体场景而异”，而项目仍存在一些局限性，例如“尚未完全支持 OptiX 和 PTX 汇编代码”。 Andrzej Janik 也在继续研究 ZLUDA，其中一个目标就是要让 AMD 显卡运行 NVIDIA DLSS。 …

2024年12月17日 · PyTorch 提供了对 CUDA（Compute Unified Device Architecture）的原生支持，使得在 GPU 上运行深度学习模型变得简单高效。本文将详细讲解如何使用 PyTorch 在 CUDA 上训练模型，并解析背后的原理与注意事项。

2024年11月29日 · CUDA 是向前和向后兼容的：这意味着，安装较新版本的 CUDA 驱动（例如 CUDA 12.3）时，较旧的 CUDA 版本（如 CUDA 12.1）依然可以正常运行。 然而， 安装一个支持更高 CUDA 版本（如 CUDA 12.4）的 PyTorch，可能会遇到兼容性问题，尤其是如果驱动版本与 CUDA 版本不完全匹配时。 你的驱动是 CUDA 12.3。 如果你安装的是 PyTorch 支持 CUDA 12.1 （例如， cu121），这是完全兼容的，因为驱动版本向后兼容旧的 CUDA 版本。

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2025年1月22日 · CUDA applications built using CUDA Toolkit 12.8 are compatible with Blackwell architecture as long as they are built to include kernels in native cubin (compute capability 10.0) or PTX form or both. 1.4.

The NVIDIA® CUDA® Toolkit provides a development environment for creating high-performance, GPU-accelerated applications. With it, you can develop, optimize, and deploy your applications on GPU-accelerated embedded systems, desktop workstations, enterprise data centers, cloud-based platforms, and supercomputers.