linuxcuda编程 linuxc编程实战

cuda程序无法传数据到显存

调用kernel函数的时候输出结果内存块不是在device端。有时候程序代码过长容易忘记调用kernel传入的参数必须是都是在device端的，为了防止使用错误的内存数据，可以在变量命名的时候加上_host，_device后缀用来区分。

你要在CPU和GPU端都申请好空间，然后一个cudaMemcyp就可以实现数据的拷贝。

CUDA是由Nvidia推出的并行计算平台和API模型，它允许开发者利用Nvidia的GPU进行一些通用计算任务。DU是一种数据传输方式，它允许在GPU和CPU之间进行数据传输。在CUDA和DU合一情况下，数据传输不包括中传。

可能是显存没有被释放。通过如下命令来释放显存。linux上使用命令行，云主机可以重启电脑 fuser -k /dev/nvidia* 或者 kill $（lsof -t /dev/nvidia*） 减小batch size。 更换更大显存的云主机。

在PyTorch中，GPU训练时显卡显存free（即未被使用的显存）可能不会立即分配给当前任务。这是由于PyTorch具有内置的CUDA内存管理器，它负责在GPU内存之间管理数据的分配和移动。

可以在NVIDIA网站上找到所需的驱动程序。安装驱动程序后，可以通过运行nvidia-smi（NVIDIASystemManagementInterface）命令检查GPU驱动程序是否已正确安装。

linuxqt引用cuda库

您要问的是linuxqt引用cuda库的原因？原因是为了提高程序的运行效率。

操作如下：从可运行程序的文件中拿出可执行文件。终端下使用ldd命令查看需要的连接库。把ldd查询到的所有需要的库导出。编写.sh文档。把所用到的库，可执行文件，.sh文件放到同一目录下。

linux下复制qtrelease模式生成的可执行文件到桌面的新建目录。编写脚本文件ldd.sh作用：导出可执行程序运行时所需要的库文件点击下载。执行./ldd.sh+可执行程序在当前的文件夹下生成lib文件。

首先，需要确认使用的驱动程序是否正确，是否与当前的系统和数据库版本匹配，如果驱动不正确，需要下载正确的驱动程序。在加载驱动程序之前，需要确保数据库的配置信息已正确设置。

是指的把用标准STL库编写的程序移植成依赖qt库的代码 还是指的是把vs建立的qt工程移植成qtcreator打开需要的pro管理文件。

显卡如何支持CUD

首先第一步根据下图箭头所指，先打开电脑浏览器，接着在搜索框中输入【GPU-Z】并按下【回车】键。 第二步在搜索结果中，根据下图箭头所指，先点击【立即下载】选项，接着双击软件安装包。

查看mac显卡是否支持cuda的步骤如下：点击苹果菜单，选择“关于本机”。在弹出的窗口中，点击“系统报告”。在左侧的菜单栏中，选择“硬件”-“图形/显示器”。

在控制面板里面找到：NVIDIA控制面板，系统信息，组件（NVCUDA.dll 后面会显示CUDA的版本号） 能够找到NVCUDA.dll 组件，就代表支持CUDA。