时间点:202011-18 一.背景 2020年9月nvidia发布了30系列的显卡.比起20系列网上的评价是:性能翻倍,价格减半. 最近正好本人手上有RTX 2080Ti 和 RTX 3090,所以本人专门对其在深度学习上的性能进行了测试. 二.测试环境 硬件:RTX 2080Ti & RTX 3090 nvidia-driver: 455.45.01(2020-11-17发布最新版,支持2080ti, 3090) 455.38(支持2080ti, 3090) 455.23.04 455.38…

1.循环登录 https://blog.csdn.net/miclover_feng/article/details/79201865 2.多版本cuda切换 https://blog.csdn.net/maple2014/article/details/78574275/ 3.查看CUDA.cudnn版本 nvcc --version cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2…

新电脑终于到了,然而外星人的系统比较特殊,很多东西和别的品牌(包括DELL)不一样, 同时NVIDIA显卡也带来了很多问题.重装了十几遍,查阅了上百篇文章后之后终于搞定了双系统. 其实核心问题很傻,就是显卡驱动问题. 先说一下外星人台式机的主要配置, 型号:Alienware-Aurora-R8 一块SSD,一块机械硬盘 GPU:2080TI 预装系统:WIN10家庭版 目标安装系统:Ubuntu 16.04 LTS * * 没有安装18.04是因为在"Try ubuntu without in…

Go 使用默认参数的技巧 Functional Options Pattern in Go golang中没有函数默认参数的设计,因此需要些特别的技巧来实现. 假如我们需要订购一批电脑,其中电脑配置cpu,gpu,内存支持自定义. type Computer interface { PowerOn() error PowerOff() error } type computer struct { name string cpu string gpu string memorySize int }…

fmt 漫谈 Go Walkthrough: fmt fmt常用的格式化字符串 %v 是个通用的占位符.它会自动将变量转换为默认格式的字符串,这在打印字符串或数字等原语时非常有用,而且不需要特定的选项 %#v 根据go语法打印.尤其在打印struct和切片时特别直观 package main import ( "fmt" ) //1 var brand = "ALIENWARE" type computer struct { name string price fl…

机器推理在深度学习的影响下,准确性越来越高.速度越来越快.深度学习对人工智能行业发展的贡献巨大,这得益于现阶段硬件计算能力的提升.互联网海量训练数据的出现.本篇文章主要介绍深度学习过程中如何选择合适的GPU显卡,如果你是深度学习新手,希望这篇文章对你有帮助. 推理用到的硬件分两种,一种是专业AI硬件公司出的AI芯片,一种就是我们平时熟知的GPU显卡了,前者不太适合入门学习,而后者无论从入门难度还是性价比上讲,对于新手来说都是优先的选择.而GPU显卡主流厂商大概两家,一个Nvidia,一个AMD,…

从事深度学习的研究者都知道,深度学习代码需要设计海量的数据,需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量,以至于CPU算不过来,需要通过GPU帮忙,但这必不意味着CPU的性能没GPU强,CPU是那种综合性的,GPU是专门用来做图像渲染的,这我们大家都知道,做图像矩阵的计算GPU更加在行,应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算,事实也证明GPU的计算速度比CPU块,但是(但是前面的话都是废话)我们穷,买不起呀,一块1080Ti现在也要3500左右,2080Ti要9000左右,具体价格还要看显存大…

1 CPU信息 ubuntu系统: lscpu 序号 属性 描述 1 架构 x86_64 2 CPU 运行模式 32-bit, 64-bit 3 字节序 Little Endian 4 CPU内核数量 4 5 在线 CPU 列表 0-3,Tensorflow可用:cpu0,cpu1,cpu2,cpu3 6 每个核的线程数 1 7 每个插槽的核数 4 8 插槽 1 9 NUMA 节点 1 10 厂商 ID GenuineIntel 11 CPU 系列 6 13 型号 158 14 型号名称 Int…

目标: 在2080Ti GPU上,运行PyTorch1.2 GPU版本. 经过确认,PyTorch1.2可以搭配CUDA10.0,而CUDA10.0搭配cuDNN7.6(官网下载页面可以直接看到). 安装Anaconda,创建一个py3.6的pytorch环境. 具体步骤: 参考这个教程,安装NVIDIA驱动. 注意安装时加上-no-opengl-files参数,防止登录自循环:下载可以用wget xxx直接在服务器上下载. 安装CUDA10.0 到NVIDIA官网,下载CUDA Toolkit…

环境说明 ubuntu16.04 cuda10.0 2080Ti显卡 拉取代码和修改编译脚本 拉取代码 用户先clone代码: git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive 通常下载很慢,--recursive参数下载的submodule会失败,需要多执行几次如下命令: cd torch git submodule update --init --recursive 安装依赖 1.torch源码中明确指定的依赖…