작은 cuda nn 바퀴

이 저장소는tiny-cuda-nn 프로젝트에서 Python 휠 파일(.whl) 생성을 용이하게 하여 Google Colab 및 Kaggle의 설치 프로세스를 간소화합니다. 이는 Google colab 및 Kaggle의tiny-cuda-nn에 대한 빌드 요구 사항을 소스에서 완료할 때 20분을 우회하여 몇 초로 줄이기 위한 것입니다!

(모든 관련 크레딧 및 라이센스는 Nvidia에 귀속됩니다. 원본tiny-cuda-nn 저장소의 자료 및 소프트웨어 라이센스는 이 저장소에 포함되지 않습니다. 라이센스 세부 사항은 원본 프로젝트를 참조하십시오.)

휠 이름의 현재 형식에는 관련 그래픽 카드의 컴퓨팅 호환성을 나타내는 릴리스 접미사가 포함되어 있습니다(예: 8.6의 컴퓨팅 호환성은 .post86입니다). 단순화를 위해 관련 GPU 모델에 대해 Google Colab에 대해 아래 코드를 사용할 수 있지만 컴퓨터에서 로컬로 실행하려면 그래픽 카드 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus를 기반으로 이 페이지를 통해 언제든지 컴퓨팅 호환성을 확인할 수 있습니다.

또한 토치 및 cuda 호환성을 나타내는 cuda 및 torch .post{arch-type}{cuda-version}{torch-version}에 대한 릴리스 접미사를 사용합니다.

구글 Colab 사용법:

T4 GPU의 경우

!curl -L "https://github.com/OutofAi/tiny-cuda-nn-wheels/releases/download/1.7.2/tinycudann-1.7.post75240121-cp310-cp310-linux_x86_64.whl" -o tinycudann-1.7.post75240121-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
!pip install tinycudann-1.7.post75240121-cp310-cp310-linux_x86_64.whl --force-reinstall
import tinycudann as tcnn

A100 GPU 및 L4 GPU의 경우

!curl -L "https://github.com/OutofAi/tiny-cuda-nn-wheels/releases/download/1.7.2/tinycudann-1.7.post89240121-cp310-cp310-linux_x86_64.whl" -o tinycudann-1.7.post89240121-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
!pip install tinycudann-1.7.post89240121-cp310-cp310-linux_x86_64.whl --force-reinstall
import tinycudann as tcnn

캐글 노트북 사용법:

T4 GPU의 경우

!curl -L "https://github.com/OutofAi/tiny-cuda-nn-wheels/releases/download/Kaggle-T4/tinycudann-1.7-cp310-cp310-linux_x86_64.whl" -o tinycudann-1.7-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
!python -m pip install tinycudann-1.7-cp310-cp310-linux_x86_64.whl --force-reinstall --no-cache-dir
import tinycudann as tcnn

P100 GPU의 경우

!curl -L "https://github.com/OutofAi/tiny-cuda-nn-wheels/releases/download/Kaggle-P100/tinycudann-1.7-cp310-cp310-linux_x86_64.whl" -o tinycudann-1.7-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
!python -m pip install tinycudann-1.7-cp310-cp310-linux_x86_64.whl --force-reinstall --no-cache-dir
import tinycudann as tcnn