1.NVIDIA官网下载相关显卡驱动 #在服务器上查看网卡型号 lspci -mm | grep NVIDIA   #在NVIDIA官网下载相应型号驱动程序 https://www.geforce.cn/drivers 2.Centos7 升级最新4.4内核 #安装kernel repo sudo rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-3.el7.elrepo.noarch.rpm   #安装最新版本kernel sudo yum -

1. 参考blog http://www.mamicode.com/info-detail-1758066.html https://www.cnblogs.com/sexiaoshuai/p/8399599.html https://blog.csdn.net/zdj0925/article/details/55803547 https://blog.csdn.net/qq_27281257/article/details/82049634 2. 选择使用RPM包的方式进行升级, 一个方式是在

由于觉得Centos7内核版本还不够高,就想升级下,下面是升级步骤 我使用的方法是使用yum升级内核 使用第三方仓库升级 CentOS 允许使用 ELRepo,这是一个第三方仓库,可以将内核升级到最新版本. 要在 CentOS 7 上启用 ELRepo 仓库,请运行: # rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org # rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.

一.NVIDIA显卡驱动 打开终端,输入: sudo nautilus 在新打开的文件夹中,进入以下路径(不要用命令行): 左下角点计算机,lib,modules 这时会有几个文件夹,对每个文件夹都进行以下操作(不要用命令行): 进入其中一个文件夹,kernel,drivers,gpu,drm,nouveau,若有文件则全部删除 打开终端,输入: sudo update-initramfs -u 把下载的显卡驱动改为简单的名字,比如2080.run,放到home目录下 按 Ctrl + Alt

一.系统及显卡 系统:centos7.5 64位 显卡:gtx 1060 前几天主要是有一个人脸识别的项目测试,需要用到显卡去测试性能,然后装显卡的过程折腾了一下,特此记录. 二.安装过程 1. 下载驱动 从NVIDIA官网 https://www.geforce.cn/drivers 选择相应的驱动并下载,下载下来是.run文件. 2. 安装依赖 要装的三个依赖分别是,gcc.kernel-devel.dkms,其中需要注意的是,kernel-devel的版本需要与当前内核的版本一致,不然后面

新安装显示gtx745驱动NVIDIA-Linux-x86_64-346.59.run, yum groupremove kde-desktop yum groupinstall "Desktop" yum groupinstall "X Window System" yum groupinstall "Chinese Support" CentOS .x 與 .x 套件組的名稱不太一樣,例如桌面環境套件: CentOS .x: GNOME: G

Kernel  (内核)是操作系统的核心,掌握所有硬件设备的控制权,也就是说,你所希望计算机帮你完成的各项工作,都需要通过内核的帮助才能完成,当然,如果我们想完成的某个功能是内核没有的,则内核不会操控计算机来帮你完成这项工作,如果我们想让内核去完成这个功能,那么我们就必须将该功能的模块添加到内核当中,这就类似于驱动程序,有了这样一个“驱动程序”的支持后,我们的硬件才能完成之前所不能完成的功能. 那么内核到底是什么呢?其实内核就是系统上面的一个文件而已,这个文件包含了驱动主机各项硬件的检测程序和驱

1.查看当前内核版本 $ uname -r -.el7.x86_64 $ uname -a Linux k8s-master -.el7.x86_64 # SMP Tue Nov :: UTC x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux $ cat /etc/redhat-release CentOS Linux release (Core) 2.升级内核 更新yum源仓库 $ yum -y update 启用 ELRepo 仓库 ELRepo 仓库是基于社区的用于企业级 Li

问题症状: 最近在CentOS7下安装NVIDIA独立显卡驱动的过程中出现X service error问题,如下图所示: 解决方法: 0.到NVIDIA 官网上下载驱动文件(.run 格式) : NVIDIA GT 730独立显卡驱动官方下载 1.首先注销当前账户,在注销后的登录界面按CTRL+ALT+F2进入命令行.一般地,可按下CTRL+ALT+F1或F2在命令行模式和窗口模式之间切换. 2.切换到超级管理员用户登陆: bogon login:root //获得超级用户,只有超级用户才有安

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html ,如果不是CUDA 10.2 版本的,可以类似的查找 CUDA x.x 版本的说明. **.run文件的命名规则就是 cuda_cuda版本号_显卡驱动最低要求版本号_操作系统名.run 如:cuda_10.0.130_410.48_linux.run中的410.48 就是NVIDIA的版本号,CUDA 10.0.13 需要410.48版本以上版本. Ubuntu

本文转载http://blog.csdn.net/nciasd/article/details/51490146,大神非常厉害!!!!! 查看当前系统的内核版本 # uname -r 1.导入key rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org 2.安装elrepo的yum源 rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm 如

TensorFlow安装时需要cuda+对应的显卡驱动.这里给出英伟达官方的cuda和驱动的对应: 地址在这里 然后在这里可下载最新的显卡驱动(英伟达公版的驱动,程序员友好型) 最后说一下我的TensorFlow的环境:1.13+cuda10.0+anaconda3.6+py3.6+vs2017 安装的过程比较复杂.推荐使用anaconda,我看anaconda下载tf的时候,会下载一个vs2015runtime还有其他的很多库,比较方便.

1.uname 命令 [root@bogon /]# uname --help 用法:uname [选项]... 输出一组系统信息.如果不跟随选项,则视为只附加-s 选项.   -a, --all以如下次序输出所有信息.其中若-p 和 -i 的探测结果不可知则被省略:   -s, --kernel-name输出内核名称   -n, --nodename输出网络节点上的主机名   -r, --kernel-release输出内核发行号   -v, --kernel-version输出内核版本   

方法一: 首先需要添加一个第三方的源ELRepo.这个源支持RED HAT系的Linux系统,主要是提供一些硬件的驱动程序.这个源的主页如下: http://elrepo.org/tiki/tiki-index.php 添加源分两步: 1.导入公共密钥 rpm --import https://www.elrepo.org/RPM-GPG-KEY-elrepo.org 2.安装ELRepo rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.e

一,查看当前系统内核版本信息 awk -F\' '$1=="menuentry " {print i++ " : " $2}' /etc/grub2.cfg 或者:uname -r ; or  uname -ra 二,启用 ELRepo 仓库: rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-3.el7.elrepo.noarch.rpm 查看可用内核包: yum --disablerepo="*&quo

参考资料: https://nachuan.blog.csdn.net/article/details/96041277 https://www.cnblogs.com/xzkzzz/p/9627658.html https://www.linuxprobe.com/update-kernel-centos7.html 1.查看系统启动日志(里面往往有docker运行的error日志) tail -100f /var/log/messages 出现上述问题的原因,可以参考官网:https://d

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

在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西,虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置,但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境,但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚,所以老是被网上的教程绕得云里雾里,所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考. GPU型号含义 参考[GPU编程系列之一]从深度学习选择什么样的gpu来谈谈gpu的硬件架构 显卡: 简单理解这个就是我们前面说的GPU,尤其指NVIDIA公司生产的GPU系列,因为后面介绍的cuda,cudnn都是NVIDIA

主机: Dell OptiPlex 390 MT (i5) 系列: 主机原配独显,型号未知,运转三年半,常有异响,关机之后过一阵再开机,可以解决.最近,风扇的声音实在不正常,重启也无解,判定它挂了.风扇型号power logic直径38mm 孔距25mm 12V 0.05A PLA04710S12L,直径仅38mm,孔距25mm,寻遍中关村的科贸海龙等电子市场也一无可获,最接近的一只风扇也要大出2mm.好在万能的淘宝有售:https://item.taobao.com/item.htm?spm=

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

一.给Redhat装Nvidia驱动时,出现类似ERROR: The Nouveau kernel driver is currently in use by your system. 的错误,这是应为系统已经安装了Nouveau的显卡驱动,解决办法: (1)编辑 /etc/modprobe.d/blacklist.conf ,在加入 blacklist nouveau (2)运行命令备份与重建initramfs: 先备份($(uname -r)是显示内核版本的命令,无需改动) mv /boot