Vorige pagina

conda 설치 pytorch=0.4.1 cuda90 -c pytorch conda 설치 pytorch=0.4.1 cuda92 -c pytorch conda 설치 pytorch=0.4.1 cc cuda80 -c pytorch 설치 pytorch=0.4.1 -c pytorch # No CUDA 다음 html 페이지에서 원하는 버전으로 whl 파일을 다운로드합니다. CUDA 코드를 포함하는 몇 가지 오픈 소스 벤치 마크가 있습니다 C를 포함하여 이미 알고있는 프로그래밍 언어를 사용하여 응용 프로그램을 개발, C를 포함, C ++, 포트란, 파이썬. C++의 이 예제 코드는 이미지의 텍스처를 GPU: 지원되는 CUDA 수준의 GPU 및 카드의 배열로 로드합니다. 또한 엔비디아에서 참조: 위의 옵션은 응용 프로그램 개발을 위한 전체 CUDA 도구 키트를 제공 합니다. CUDA 기반 응용 프로그램을 배포하기 위한 런타임 구성 요소는 NVIDIA GPU 클라우드의 즉시 사용 가능한 컨테이너에서 사용할 수 있습니다. 참고: 대부분의 피토치 버전은 특정 CUDA 버전에서만 사용할 수 있습니다. 예를 들어 pytorch=1.0.1은 CUDA 9.2 최신 릴리스 CUDA 툴킷 10.2(2019년 11월) 버전 온라인 문서 기본 설정을 선택하고 PyTorch를 로컬로 설치하거나 지원되는 클라우드 플랫폼 중 하나를 사용하여 신속하게 시작하는 명령을 실행하는 데 사용할 수 없습니다. 프로그래밍 모델, 컴퓨팅 라이브러리 및 개발 도구에 대한 업데이트를 포함하여 CUDA 툴킷의 최신 기능에 대해 알아보십시오. 최신 CUDA 툴킷과 CUDA 도구 및 라이브러리 생태계에 대해 자세히 알아보려면 CUDA 플랫폼은 C, C++및 포트란과 같은 프로그래밍 언어와 함께 작동하도록 설계되었습니다. 이러한 접근성을 통해 병렬 프로그래밍 전문가는 그래픽 프로그래밍에서 고급 기술이 필요한 Direct3D 및 OpenGL과 같은 이전 API와 달리 GPU 리소스를 보다 쉽게 사용할 수 있습니다.

[3] CUDA 기반 GPU는 OpenACC 및 OpenCL과 같은 프로그래밍 프레임워크도 지원합니다. [4] [2] 및 HIP는 CUDA에 이러한 코드를 컴파일하여. CUDA 는 엔비디아에 의해 처음 도입 되었을 때, 이름은 컴퓨팅 통합 장치 아키텍처에 대 한 약어,[5] 하지만 엔비디아 는 이후 약어의 일반적인 사용을 삭제. 이는 대부분의 이전 macOS 버전 설치에 사용해야 합니다. 간단한 코드 예제를 통해 CUDA에 대한 간략한 소개를 읽어보십시오. CUDA 툴킷을 설치하는 방법에 대한 이 짧은 비디오를 시청하세요. 특수 컴퓨터 프로세서인 GPU(그래픽 처리 장치)는 실시간 고해상도 3D 그래픽 컴퓨팅 집약적인 작업의 요구를 해결합니다. 2012년까지 GPU는 매우 병렬적인 멀티 코어 시스템으로 발전하여 대규모 데이터 블록을 매우 효율적으로 조작할 수 있게 되었습니다. 이 디자인은 범용 중앙 처리 장치 (CPU)보다 더 효과적이다 같은 데이터의 큰 블록을 처리하는 경우 병렬로 수행되는 상황에서 알고리즘에 대한: 이러한 위의 html 페이지를 선행하고 수동으로 휠 파일을 다운로드하여 설치해야하고 핍 설치 downloaded_file 개발 자원을 찾아 컴퓨터 게임 산업에서 답변을 얻을, GPU는 그래픽 렌더링에 사용되며, 게임 물리학 계산 (이러한 물리적 효과, 유체, 화재 등) 예를 들어 PhysX 및 글머리 기호를 들 수 있습니다. CUDA는 또한 컴퓨터 생물학, 암호화 및 기타 분야에서 비그래픽 응용 분야를 크기 이상으로 가속화하는 데 사용되었습니다. [9] [10] [11] [12] [13] 이전 버전의 PyTorch를 체크 아웃하여 빌드할 수 있습니다.

당신은 git 태그와 PyTorch git 저장소에 태그를 나열하고 특정 하나를 체크 아웃 (원하는 버전으로 `0.1.9`를 대체) 다음, 핍 설치와 파일을 설치 [다운로드 한 파일] 파이 토치에 대한 액세스 포괄적 인 개발자 문서는 파이썬에서 주어진 예입니다 GPU에 두 개의 배열의 제품을 계산하는. 비공식 파이썬 언어 바인딩은 PyCUDA에서 얻을 수 있습니다. [42] CUDA 8.0 이러한 다른 소프트웨어 구성 요소와 함께 제공: CUDA (컴퓨팅 통합 장치 아키텍처) 엔비디아에 의해 만들어진 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스 (API) 모델. [1] 소프트웨어 개발자와 소프트웨어 엔지니어가 범용 처리를 위해 CUDA 지원 그래픽 처리 장치(GPU)를 사용할 수 있습니다.