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【Windows 11版 CUDA 11.5.1】

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简介:
CUDA 11.5.1是专为Windows 11系统设计的NVIDIA软件开发工具包,它支持利用GPU加速应用和深度学习框架的开发与运行。 需要 CUDA 11.5.1 的朋友可以下载百度云上的版本。

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  • Windows 11 CUDA 11.5.1
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    CUDA 11.5.1是专为Windows 11系统设计的NVIDIA软件开发工具包,它支持利用GPU加速应用和深度学习框架的开发与运行。 需要 CUDA 11.5.1 的朋友可以下载百度云上的版本。
  • CUDA 11用的cuDNN
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    简介:cuDNN是专为深度神经网络设计的CUDA库,适用于NVIDIA GPU。它与CUDA 11兼容,提供高效的卷积、归一化和激活函数等操作,加速AI应用开发。 **CUDNN for CUDA 11 知识点详解** CUDNN(NVIDIA CUDA Deep Neural Network library)是 NVIDIA 推出的一款专为加速基于 GPU 的深度神经网络计算而设计的库。在 CUDA 11 版本中,CUDNN 提供了对最新 GPU 架构的支持、优化性能,并引入新功能和改进来提升深度学习应用效率与速度。 ### CUDA 11 版本概述 CUDA 是 NVIDIA 开发的一种并行计算平台及编程模型,允许开发人员利用 GPU 进行高性能计算。CUDA 11 带来了诸多增强,包括更快的编译器、更好的内存管理、更高效的 GPU 间通信以及对新硬件的支持(如 Ampere 架构的 GPU)。 ### CUDNN 版本与 CUDA 兼容性 CUDNN 版本 8.9.1.23 是专门为 CUDA 11 设计,确保在使用最新 GPU 硬件时实现最佳性能。此版本增强了对深度学习运算的优化,在卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和自注意力机制等领域表现尤为突出。 ### CUDNN 功能 - **卷积操作**:提供高度优化的算法,包括前向传播、反向传播及训练时批量归一化。 - **池化操作**:支持最大池化、平均池化等多种模式以提高模型泛化能力。 - **激活函数**:包含 ReLU、Leaky ReLU、Tanh 和 Sigmoid 等常见类型,减少开发者计算负担。 - **Dropout**:用于正则化的随机失活功能,防止过拟合现象发生。 - **归一化层**:包括批量归一化(Batch Normalization)及其他技术加速模型收敛过程。 - **优化器**:提供 Adam、SGD 等算法实现帮助更新权重以最小化损失函数。 ### 性能优化 CUDNN 通过自动选择最佳算法并根据输入数据形状和 GPU 特性动态调整计算方式来达到最高效率。此外,它还支持 Tensor Cores(NVIDIA 新一代 GPU 中用于加速矩阵运算的硬件单元),特别适合深度学习中的混合精度训练。 ### 安装与集成 CUDNN 的安装通常涉及下载库文件、解压到系统路径并配置环境变量;对于开发者来说,在 TensorFlow、PyTorch 或 MXNet 等框架中使用 CUDNN 只需简单设置库路径即可完成集成。 ### 使用注意事项 - 请确保 GPU 驱动程序与 CUDA 和 CUDNN 版本兼容。 - 在开发过程中,实时更新至最新版本的 CUDNN 可能带来性能提升和新功能。 - 调整工作空间大小及批处理大小可能影响性能表现,需要根据具体任务进行优化。 ### 文件结构 压缩包中通常包含头文件(.h)、库文件(.lib/.dll)以及动态链接库文件(.cuib)。例如,在 Windows 平台上 x86_64 架构的 CUDNN 库文件通过 `cudnn-windows-x86_64-8.9.1.23_cuda11-archive` 包提供,专为 CUDA 11 设计。 总结而言,CUDNN for CUDA 11 是深度学习开发者的重要工具之一。它提供了高效的 GPU 加速功能,在训练和推理阶段快速执行 DNN 模型方面表现优异。正确安装并使用 CUDNN 可显著提高计算效率,并缩短模型的训练时间,同时充分利用最新硬件特性。
  • WindowsJDK 11
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    简介:Windows版JDK 11是Java开发工具包在微软操作系统环境下的版本,提供编译、运行以及调试Java应用程序所需的各种工具和库文件。 **Java Development Kit (JDK) 11 for Windows 64位详解** JDK(Java Development Kit)是Oracle公司提供的用于开发和运行Java应用程序的重要工具集。JDK 11是Java SE(标准版)平台的第11个长期支持(LTS)版本,它在2018年9月发布,提供了许多新特性和改进,为开发者带来了更加高效和现代化的编程体验。 **一、JDK 11的主要特性** 1. **模块化系统(Project Jigsaw)**:JDK 11引入了Java平台模块系统(JPMS),通过模块化使得大型项目更易于管理,提高了可维护性和安全性。`java.base`是所有其他模块的基础,包含Java语言的核心库。 2. **HTTP客户端API(JEP 321)**:新增了`java.net.http`包,提供了一个内置的高性能HTTP1.1和HTTP2客户端,替代了旧的`java.net.URL`和`java.net.HttpURLConnection`。 3. **动态类型语言支持(JEP 335)**:JDK 11增加了对动态类型语言的支持,如Groovy和Ruby,使得这些语言可以更高效地运行在JVM上。 4. **文本块(Text Blocks)**:这是一种新的字符串表示形式,用于处理多行文本,减少转义字符的使用,提高代码的可读性。 5. **改进的垃圾收集器(Garbage Collector)**:JDK 11引入了ZGC(Z Garbage Collector),这是一款低延迟的内存回收器,适用于大内存应用。 6. **加强的字符串处理**:包括新的`String#lines()`方法,用于方便地处理文本行,以及`String#repeat(int)`用于重复字符串。 7. **改进的类型推断**:在泛型中,类型推断现在可以跨越方法边界,使代码更简洁。 8. **并行`Stream`增强**:`Stream` API现在支持并行收集操作,提高多核处理器环境下的性能。 **二、Windows 64位安装步骤** 1. **下载**:你需要从Oracle官网或者可靠的第三方源下载JDK 11的安装程序文件(例如 `jdk-11.0.9_windows-x64_bin.exe`)以进行Windows 64位系统的安装。 2. **运行安装程序**:双击下载的`.exe`文件,启动安装向导,并按照提示操作。 3. **选择安装路径**:你可以自定义安装路径或保留默认设置。一般推荐将JDK安装在 `C:\Program Files\Java` 目录下。 4. **配置环境变量**:完成安装后,需要配置系统的`JAVA_HOME`和`PATH`等环境变量以确保系统能够找到JDK的可执行文件。具体操作为,在系统变量中新建名为 `JAVA_HOME` 的变量,并将其值设为JDK的安装目录;然后在 `Path` 变量中添加 `%JAVA_HOME%\bin`。 5. **验证安装**:打开命令提示符,输入 `java -version` 命令。如果成功显示了JDK 11版本信息,则表示安装成功。 **三、README.txt文件** 通常情况下,软件的安装包会包含一个名为`README.txt`的文本段落件,其中包含了关于如何正确进行安装和使用的重要指导和其他相关信息。对于JDK 11而言,该文档可能提供了有关系统需求、依赖项以及许可协议等细节的信息。 JDK 11是Java开发的关键组件,尤其适合于Windows 64位用户。通过正确的配置完成其安装后,可以确保顺利进行相关Java项目的开发工作,并利用其中的新特性编写出更高效且更具可维护性的代码。
  • Windows 11 + Ubuntu 24.04,安装Ubuntu 24.04、NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN
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    本教程详解在预装了Windows 11的电脑上,如何双系统安装Ubuntu 24.04,并配置NVIDIA显卡驱动、CUDA及cuDNN环境。 根据提供的信息,我们可以总结出以下知识点: ### 一、安装 Ubuntu 22.04 #### 步骤详解: 1. **下载 Ubuntu ISO 文件** 访问 Ubuntu 官方下载页面,并下载 Ubuntu 22.04 的 ISO 文件。 2. **创建启动盘** 使用 Rufus 工具将下载好的 ISO 文件烧录到 U 盘上。确保选择正确的选项以确保 U 盘兼容性和可启动性。 3. **设置 BIOS 启动顺序** 重启计算机并进入 BIOS 设置(通常通过按 F2 或 F12 键),设置 U 盘为第一启动项。 4. **安装 Ubuntu** 跟随屏幕提示完成 Ubuntu 的安装。注意,在安装过程中不要选择安装第三方图形驱动,这会导致后续安装 Nvidia 驱动出现问题。 ### 二、安装 Nvidia 驱动 #### 步骤详解: 1. **连接网络** 确保 Ubuntu 22.04 已连接到互联网。 2. **选择 Nvidia 驱动** 打开“软件与更新”,选择合适的 Nvidia 驱动进行安装。注意,应根据自己的显卡型号选择合适的驱动版本。 3. **应用更改并重启** 安装驱动后,系统可能会提示重启以完成安装。 4. **验证驱动安装** 使用 `nvidia-smi` 命令在终端中检查 Nvidia 驱动是否正确安装。如果看到 GPU 信息,则表示安装成功。 ### 三、安装 CUDA #### 步骤详解: 1. **下载 CUDA** 访问 NVIDIA 开发者网站,选择与当前 Nvidia 驱动版本匹配的 CUDA 版本进行下载。 2. **安装 CUDA** 使用终端执行安装命令,例如 `sudo sh cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run`。确保使用正确的 CUDA 版本段落件名。 3. **配置环境变量** 编辑 `.bashrc` 文件,添加 CUDA 的路径至 `PATH` 和 `LD_LIBRARY_PATH` 环境变量中,保存更改并使环境变量生效。 4. **验证安装** 在终端中执行 `nvcc -V` 命令,如果显示出 CUDA 的版本信息,则表示安装成功。 ### 四、安装 cuDNN #### 步骤详解: 1. **下载 cuDNN** 访问 NVIDIA 的 cuDNN 下载页面,下载适用于当前 CUDA 版本的 cuDNN 安装包。 2. **安装 cuDNN** 使用 `dpkg` 命令安装下载好的 cuDNN 包,并复制密钥文件到指定目录下。 3. **验证安装** 使用命令进入相应目录,执行 `.bandwidthTest` 和 `.deviceQuery` 命令来验证 cuDNN 是否安装成功。 以上步骤提供了从零开始安装 Ubuntu 22.04、Nvidia 驱动、CUDA 和 cuDNN 的详细指南。每一步都至关重要,特别是环境变量的配置和软件版本的匹配。对于新手来说,建议按照提供的链接进行逐步操作,而有一定经验的用户则可以根据上述步骤快速完成安装。
  • CUDA 10.1、CUDA 11.0 和 CUDA 11.1 各本的 Windows 系统下载
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    本页面提供Windows系统下CUDA 10.1、11.0和11.1各版本的下载链接,适用于需要安装这些特定版本CUDA开发工具包的用户。 百度网盘提供以下三种版本的CUDA Toolkit及其对应的cuDNN版本,适用于Windows 10系统: - cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.4.38.zip - cuda_10.1.243_426.00_win10.exe - cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.4.30.zip - cuda_11.0.2_451.48_win10.exe - cudnn-11.1-windows-x64-v8.0.4.30.zip - cuda_11.1.0_456.43_win10.exe
  • JDK 11本 Java 11 jdk-11-windows-x64_bin.exe.zip
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    这是一个包含Java Development Kit (JDK) 11全版本的压缩文件,适用于Windows 64位操作系统。下载后可直接安装使用。 jdk11全版本 java11 jdk-11windows-x64_bin.exe.zip
  • CUDA 10, CUDNN 7.6.5, CUDA 11, CUDNN 8.0.4, Anaconda3, NVIDIA Linux x86...
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    该环境配置基于NVIDIA GPU加速技术,包括CUDA 10和CUDA 11、CUDNN 7.6.5及8.0.4版本,搭配Anaconda3数据科学平台,适用于深度学习与高性能计算。 cuda_10.0.130_411.31_win10, cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.5.32, cuda11.0, cudnn8.0, Anaconda3, NVIDIA-455.38驱动
  • CUDA 11.x用的cuDNN 8.4
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    简介:cuDNN 8.4是专为CUDA 11.x设计的深度神经网络库,提供高效的卷积、归一化和激活函数操作,适用于加速机器学习应用。 NVIDIA的做法令人不满,因为需要注册成为开发者才能下载相关资源。
  • Windows 11用22000.1.210604SDK
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    该简介为Windows 11操作系统开发人员提供的软件开发工具包(SDK)版本信息,版本号为22000.1.210604,帮助开发者构建和优化针对Windows 11的应用程序。 适用于 Windows 11 的22000.1.210604版本 SDK 是微软最新免费版官方原版,包含 windbg 调试插件的32位和64位版本。
  • CUDA-12.0.1-Windows-Network.exe
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    这是一款适用于Windows操作系统的CUDA 12.0.1安装程序,用于更新或安装网络版本的CUDA开发工具包和库。 cuda-12.0.1-windows-network.exe