原文链接:blog.csdn.net/xqj198404/article/details/20016279 NVIDIA链接:http://www.nvidia.cn/object/tesla_build_your_own_cn.html 组装属于您自己的Tesla个人超级计算机     如何打造属于你自己的Tesla个人超级计算机系统 本指南将帮助你组装一台Tesla个人超级计算机.如果你具备组装系统和工作站的经验,那么你可能希望打造一个属于自己的系统.不过,最简单的方法还是从这些经销商那里购

使用 Runtime API 和 Driver API 检测设备相关属性.并检测了设备之间的拓扑以及主机与设备之间的拓扑(是否支持跨设备原子操作). ▶ 源代码:Runtime API #include <memory> #include <iostream> #include <cuda_runtime.h> #include <helper_cuda.h> #if CUDART_VERSION < 5000 #include <cuda.h&

使用 P2P 特性在 GPU 之间传输.读写数据. ▶ 源代码.包括 P2P 使用前的各项检查,设备之间的数据互拷,主机和设备之间数据传输和相互访问. #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <cuda_runtime.h> #include "device_launch_parameters.h" #include <helper_cuda.h> #include <help

针对很多懂计算机的人员来说,有时候都希望自己DIY组装一台台式机,来达到自己的个性化要求以及省钱.其实自己DIY组装一台电脑也很简单,将相应的CPU处理器.主板.内存条.硬盘.固态硬盘.电脑机箱.屏幕.显卡等配件采购齐后,自行组装起来即可,博主前段时间自行DIY组装了1台台式机,在不包括屏幕和独立显卡的情况下花了2338.6元. 自己DIY组装台式机需要选配的零配件清单如下: (1)选配CPU处理器:Intel处理器或者AMD处理器,AMD处理器相对来说比较便宜点. (2)采购主板:注意一定要问

基于Ubuntu14.04系统的nvidia tesla K40驱动和cuda 7.5安装笔记 飞翔的蜘蛛人 注1:本人新手,文章中不准确的地方,欢迎批评指正 注2:知识储备应达到Linux入门级水平 一 . 首先介绍硬件配置 处理器 英特尔 Core i7 主板 华硕工作站主板 显卡 Nvidia GeForce GT 730 GPU Nvidia Tesla K40c 内存 32 GB 二 . 裸机安装ubuntu-14.04.5-desktop-amd64.iso镜像文件 UltraISo

搞深度学习如何能够不与浑身是“核”的显卡打交道呢? 人工智能的兴起除了数据量的大量提升,算法的不断改进,计算能力的逐步提高,还离不开软件基础设施的逐步完善.当下的主流的深度学习工具软件无论是Caffe还是Theano或者是Tensorflow全部都离不开GPU显卡加速技术的支持.当下的基于GPU加速的主流的深度学习环境就是linux下的cuda.作为NVIDIA目前辅科学计算加速的性能优良的产品,Tesla K80当仁不让地成为了理想对象.可是由于linux开源的特性,nouveau成为Ubun

注:本文原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 决定加入深度学习的大军,感谢导师给配了台新设备!第一次接触服务器并配置开发环境,整个过程中遇到不少坑,但是好在最后都成功解决了.不过有点担心的是,Tesla k40c 默认还要一个辅助供电,我目前只插了8pin的供电接口,6pin的供电接口没插,不知道后续计算会不会受影响……心里怕怕的…… 首先报一下硬件配置: 服务器:联想TD350: CPU:Intel® Xeon(R) CPU E5

1. 安装基础依赖环境 yum -y install gcc kernel-devel kernel-headers 2.查看内核和源码版本是否一致 查看内核版本: ls /boot | grep vmlinu #内核版本 查看源码包版本 : rpm -aq |grep kernel-devel 注意事项,保证内核版本和源码版本一样,否则,安装报错误 若内核和源码需要从FC官方网站上下载与内核版本对应的源码包进行安装.可以在以下网站下载并安装,或者直接挂载镜像找: 3.驱动下载 3.1屏蔽默认带

写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server   深度学习环境搭建   安装   显卡驱动   CUDA8.0   cuDNN6.0   Bazel   源码编译 

浅析py-faster-rcnn中不同版本caffe的安装及其对应不同版本cudnn的解决方案 本文是截止目前为止最强攻略,按照本文方法基本可以无压力应对caffe和Ross B. Girshick的代码安装配置,如有转载请注明出处 Copyright 飞翔的蜘蛛人 注1:本人新手,文章中不准确的地方,欢迎批评指正 注2:阅读本文前请先熟悉: 1)      Linux的基本操作 2)      熟悉Ubuntu系统下nvidia驱动及cuda安装,请见我的另一篇博客 基于UBUNTU14.04

安装Nvidia k80驱动步骤 ------------------ 环境介绍: CentOS6 远程终端使用Xshell -------------------- 安装Nvidia k80驱动步骤 目录 操作过程... 1 问题以及解决方案: 3 参考资料... 4   操作过程 在网上查看安装Nvida Tesla K80M , 使用./XXX-NVIDIA.run --no-opengl-files   估计 --no-opengl-files 与OpenGL有关 , 我没有时候用后面参

接着上回说道,我把双系统做好啦,开心.... 之后我就在想几个问题: 1.在Ubuntu装好后,重启电脑却还是win7,等我用EasyBCD之后,才可选择使用装好的Ubuntu呢? 2.在用EasyBCD时,为什么device要选择boot挂载点呢? 3.在分区的时候,我只看到了/dev/sda1. /dev/sda5. /dev/sda6…,那sda2,sda3,sda4都哪去了? 4.分区又是怎么回事,怎么才能何理的进行分区呢? 几个概念: 硬盘的扇区:硬盘上面的一种单位,大小为512Byt

写在前面 网上很多这方面的教程,我也是参考他们的文章和一些书籍才弄成功.没啥创新性,只为记录下来,以供自已理解和以后复习. 所谓工欲善其事,必先利其器.俺想学习Linux,当然是要先装一个Linux(好像这样说不是很正确,我装的是ubuntu),可又不想装在虚拟机上,感觉那样很不专业,却又舍不得win7,又听说有双系统这档子事,于是就决定捣腾捣腾(参考网上各位大神的帖子跟<鸟哥的私房菜>).在没文化不知道害怕的神精支柱下,以成功干掉自已的F盘(130多G啊,你们懂的~~)为代价,最终还是跑起来

RAD Delphi XE/10 Seattle 安装IOS.OSX环境安装,IOS模拟器,MAC X 真机可以调试 http://community.embarcadero.com/blogs/entry/rad-studio-trial-fully-testeable http://www.embarcadero.com/starthere/seattle/mobdevsetup/ios/en/index.html 参考 http://www.bubuko.com/infodetail-79

结合CUDA范例精解以及CUDA并行编程.由于正在学习CUDA,CUDA用的比较多,因此翻译一些个人认为重点的章节和句子,作为学习,程序将通过NVIDIA K40服务器得出结果.如果想通过本书进行CUDA编程,又不太懂CUDA和GPU的架构,可以将这个博客作为入门博客(但是希望你能有些基础,因为我介绍的并不是特别全面,只是捡了一些我困惑很久后来明白的知识点,如果完全不懂GPU的话,建议通读本书和介绍GPU的架构的书),我尽量在一个月更新完这本书的中文内容(部分)并补充一些自己的认识.欢迎大家评论

酷冷至尊·毁灭者II代机箱 安装向导

centos 6.5安装caffe 原文地址:http://blog.csdn.net/wqzghost/article/details/47447377   总结:在安装protobuf,hdf5等的时候指定了安装路径,这导致在11.12两个步骤中要配置编译选项及链接库的位置,这些软件默认应该是安装在/usr/local下的,如果这个推断是正确的,那么只需要编译caffe之前在/etc/ld.so.conf中添加如下内容: /usr/local/lib /usr/local/lib64 一.服

Ceph官方版本目前支持的纠删码很有限,实验室这块希望能够整合我们自主开发的纠删码BRS(Binary Reed–Solomon encoding),所以需要编译Ceph环境.Ceph官方目前推荐的安装方式都是通过Ceph-deploy的工具来安装配置,搭建起来十分简单.目前直接通过Ceph源码进行编译安装的中文教程有太多坑了.笔者亲身通过编译Ceph搭建环境之后,对这个流程进行了一个完整的小结,后续的童鞋可以做一个简单的参考. 1.Ceph简介 Ceph 的初创来自Sage Weil 博士的

安装环境:hp-Z440工作站.64位Ubuntu14.04(64位Ubuntu16.04).Cuda8.0.Cudnn5.1.Nvidia GeForce GT 705.Tesla K40c 本文可解决的问题:如何完全清空硬盘数据.Ubuntu系统启动U盘的制作.Ubuntu14.04系统安装.Ubuntu系统无线上网环境配置.NVIDIA驱动的安装.Cuda8.0环境安装与配置.Cudnn 5.1的安装及配置. 经过:由于项目需要,我们需要在Ubuntu系统上搭建tensorflow版的fa

大白菜装机版安装win7系统使用教程 安装win7系统准备工作: ①使用大白菜装机版,制作一个大白菜u盘启动盘 ②将下载好的ghost win7系统镜像包放入制作好的大白菜u盘启动盘中. ③更改电脑硬盘模式为AHCI 完成以上准备工作,下面就一起来看看大白菜装机版安装win7系统使用教程. 1第一步 将制作好的大白菜u盘启动盘插入usb接口(台式用户建议将u盘插在主机机箱后置的usb接口上),然后重启电脑,出现开机画面时,通过使用启动快捷键引导u盘启动进入到大白菜主菜单界面,选择"[02]运行大