作者:冬瓜哥链接:https://www.zhihu.com/question/59184480/answer/166167659来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 显卡/GPU是具体干活的芯片,其从host端拿命令和数据.显卡驱动,分内核态和用户态两部分.内核态驱动只管将用户态驱动发过来的命令和数据准备好,通知GPU来拿,利用环形fifo来下发命令和数据指针,并追踪命令的完成状态.用户态部分,负责对shader程序的编译,编译成GPU的二进制代码指令

https://zhidao.baidu.com/question/1238935513507031339.htmlGraphic Processing Unit,意思就是图形处理器啊,显卡的由GPU图形处理器,显存,外围电路,散热等等组成一个整体硬件设备,懂了么.比如显卡是一个车,GPU就好比引擎马达了,OK

来源:https://www.cnblogs.com/zzb-Dream-90Time/p/9688330.html

显卡 Video card,Graphics card,又叫显示接口卡,是一个硬件概念(相似的还有网卡),执行计算机到显示设备的数模信号转换任务,安装在计算机的主板上,将计算机的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来. 显卡是计算机的标配之一,计算机要显示图像就必须安装显卡.普通计算机的显卡一般是集成在主板上的. 显卡驱动 显卡驱动是显卡跟计算机连接的桥梁,可以让计算机识别到GPU硬件,是必须正确安装的,不同厂商.不同型号的GPU对应不同的显卡驱动.非开发人员不用安装CUDA或cuDNN,但

ubuntu 16.04 安装 tensorflow-gpu 包括 CUDA ,CUDNN,CONDA 显卡驱动装好了,如图: 英文原文链接: https://github.com/williamFalcon/tensorflow-gpu-install-ubuntu-16.04 英文内容: Tensorflow GPU install on ubuntu 16.04 update apt-get sudo apt-get update Install apt-get deps sudo apt

之前已经装过一次了,不过没有做记录,现在又要翻一堆博客安装,长点记性,自己记录下. 环境 ubuntu16.04 python2.7 商家送过来时候已经装好了显卡驱动,所以省去了一大麻烦. 剩下的就是安装cuda和cudnn. 显卡驱动与cuda版本是有对应关系的,官网上贴出的匹配表 我的显卡驱动是384.130,与cuda8对应,于是下载cuda8,官网进去后就是cuda10,旧版本的地址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载

最近由于论文需要,急需搭建Tensorflow环境,16年底当时Tensorflow版本号还没有过1,我曾按照手册搭建过CPU版本.目前,1.7算是比较新的版本了(也可以从源码编译1.8版本的Tensorflow). 安装步骤: 不能急于求成,安装任何东西前都应该先阅读用户手册与FAQ,弄清软件依赖与安装步骤.对于Tensorflow来说,官网有时上不去,建议关注Tensorflow的GitHub(https://github.com/tensorflow/tensorflow),GitHub上

1.TensorFlow的版本要和对应的cuda,cudnn版本都对应上,装了cuda 9.0和cudnn 7.5,TensorFlow默认装了最新版1.13.1,一直出现 DLL error: 找不到指定模块.装了各种VS2015.2017都没用,最后发现是TensorFlow版本太高,需要cuda10.0支持,所以要卸了装1.12版本. 2.cuda版本应该和显卡版本关系不大,显卡显示的是cuda9的版本,应该也可以装cuda 10.0 和 TensorFlow 1.13,不过没有去尝试 3

显卡设备:英伟达1060 系统:Windows10 python版本:3.7.4 CUDA:cuda_10.0.130_411.31_win10 cudnn:cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.5.32 tensorflow:gpu1.14 一 安装python3.7.4 https://www.python.org/downloads/windows/ 下载安装 二 安装cuda: 1.首先更新显卡驱动: 2.桌面右键-NVIDIA控制面板-帮助-系统信息-组件,可以查

最近在看一些关于游戏引擎的东西,本来是有几个游戏的小点子,其实实现起来还挺麻烦的,想找个游戏引擎看看能不能码起来.辗转之后发现了很多2D引擎,其中国产的要数cocos2dx用的好像是比较广泛,但是好多人对此褒贬不一.于是下了准备试试到底怎么样,无奈搞了一早上,也有点小成果,但是想实现起来貌似还得花点功夫,想想还是找其他的算了.正好之前用过Qt,于是重新捡起来. 在Qt上想要渲染性能好点,我想还是得用OpenGL这一类东西的,之前一直对OpenGL这类东西不是很清楚,于是研究了不少时间.我想很多人

vs 2017 的qt设置可以按照这篇文章 注意,必须使用qt的安装程序进行安装,否则会出现意想不到的问题(不要简单地把qt的文件拷贝过来..血的教训) 显卡的问题 好不容易编译通过了,一运行报了一个莫名其妙的ig9icd64.dll的错误,查了一下发现这个和显卡有关系.有了上次的教训,这次麻溜地更新显卡驱动!但还是不行...差点把实验室的那个显卡驱动要拷过来试一下了!就在这危急关头,去找了一下这个dll所在的地方,igdlh64.inf_amd64_cfb493473e7a0798,找到了一个

桥接模式属于结构型设计模式. 设计意图:将抽象部分与实现部分分离.使它们都能够独立的变化. 一看到设计意图,大家可能有些发懵,我们看到的继承和接口不都是抽象和实现分离的吗?尤其是接口和抽象类都是这种实现啊!那怎么还有这么个桥接的分离呢? 我们先来看个样例. 比如:汽车品牌内置导航仪,我们希望实现,每一个品牌的导航仪都能够在不论什么一个牌子的汽车上安装并启动. 汽车品牌有两个:宝马.奔驰. 导航仪有三个牌子:神行者.北斗.高德. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/83692750 安装确实麻烦,而且有的人写的博客只能说他那次刚好安装成功了,却没有考虑其他的问题. 这次安装主要参考的这篇博客文章原文 确实很详细,但是我因为anaconda支持的python版本与TensorFlow支持的python版本不一致导致安装出错,因此下载时候一定不能下载最

tensorflow 不支持Python2.7,最好选择下载Python3.5 现在越来越多的人工智能和机器学习以及深度学习,强化学习出现了,然后自己也对这个产生了点兴趣,特别的进行了一点点学习,就通过这篇文章来简单介绍一下,关于如何搭建Tensorflow以及如何进行使用.建议的话,还是要学习了一点Python基础知识和Linux知识是最好的! 版本:Windows7 一:安装Anaconda和Tensorflow 步骤: 1:从官方网站下载Anaconda https://www.anaco

现在越来越多的人工智能和机器学习以及深度学习,强化学习出现了,然后自己也对这个产生了点兴趣,特别的进行了一点点学习,就通过这篇文章来简单介绍一下,关于如何搭建Tensorflow以及如何进行使用.建议的话,还是要学习了一点Python基础知识和Linux知识是最好的! 版本:Windows7 一:安装Anaconda和Tensorflow 步骤: 1:从官方网站下载Anaconda https://www.anaconda.com/download/ 2:进行软件安装(这个和普通的没什么特别区别

Pytorch及Yolov5环境配置及踩坑 1.何为Yolov5 yolo是计算机视觉方面用来进行目标检测的一个十分出名的开源框架,我搜不到官方的对此概括性的定义,但实际上也没什么必要,更重要的是会使用,更更重要的是理解其底层的实现逻辑 知乎 知乎2 对于我现在的数学水平,想了解底层实现逻辑的10%,都有些天方夜谭了,之后我可能会开一个文章专门跟进我学习的进度,也可能会在这篇文章的下面更新学习流程 1.何为卷积? 视频:[工程数学基础]3_变声的基础原理_理解卷积的含义_线性时不变系统的冲激响应

Nvidia显卡驱动安装 在ubuntu搜索框输入 软件更新,打开 "软件和更新" 对话框,在 附加驱动里选择系统检测到的Nvidia驱动,应用更改,重启系统: 安装完成之后查看GPU驱动版本以及相关信息: nvidia-smi 或者使用另一个指令也可以查看GPU驱动版本: cat /proc/driver/nvidia/version CUDA 8.0 安装 1. 检查GPU是否可以装CUDA lspci | grep -i nvidia 输出: 01:00.0 VGA compat

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

一.硬件环境 ubuntu 16.04LTS + windows10 双系统 NVIDIA TiTan XP 显卡(12G) 二.软件环境 搜狗输入法 下载地址 显卡驱动:LINUX X64 (AMD64/EM64T) DISPLAY DRIVER (418.56)  下载地址 CUDA:Cuda9.0  下载地址 CUDNN:cuDNN v7.5.0 (Feb 21, 2019), for CUDA 9.0 (cuDNN Library for Linux)  下载地址 Anaconda:An

首先是安装ubuntu16.04 A.制作u盘启动盘(提前准备好.ios文件): 1.安装u盘制作工具unetbootinsudo apt-get install unetbootin2.格式化u盘sudo fdisk -l #查看U盘盘符,假设为/dev/sdbsudo umount /dev/sdb #先卸载u盘sudo mkfs.vfat /dev/sdb #格式化为fat32模式3.使用unetbootin制作u盘镜像方法如图所示(此图为windows下unetbootin截图,ubun