硬件环境:Dell Inspiron 7557笔记本(i7,8G,GTX960M) 软件环境:Linux Mint 18.1(基于Ubuntu 16.04) 问题描述: Linux Mint 18.1在System Settings里自带了Driver Manager,正常来说,直接在里面选nvidia驱动就行了.但是,我在安装CUDA 8.0时报错,体现在2点:1)/proc/driver目录下没有nvidia目录:2)按CUDA官方文档编译其自带的的Samples,运行deviceQuer显

GPU驱动兼容性问题 问题描述: 将笔记本的GTX860M 的驱动升级到了376.09版本,出现登陆界面,输入密码后黑屏. 解决思路: 由于正常显示登陆窗口,且可以输入密码,基本排除硬件问题和集成显卡的问题, 问题应该是出在独立显卡上, 用U盘启动一个ubuntu系统(u盘内有一个ubuntu系统),使用正常,再次说明硬件没问题. 重启多次,输入密码后偶尔有一次可以进入.进入系统后,插入U盘,有弹窗的程序可以打开,并且可以播放U盘中的ppt. 此问题与安转ubuntu14.04在GPU服务器上的

Detectron概述 Detectron是Facebook FAIR开源了的一个目标检测(Object Detection)平台. 用一幅图简单说明下Object Detection.如Mask R-CNN已经能够做到多目标的Instance Segmentation. 图片来源: Fei-Fei Li, Andrej Karpathy & Justin Johnson (2016) cs231n, Lecture 8 - Slide 8, Spatial Localization and D

1.source activate python362.source activate tensorflow-gpu3.pip install tensorflow-gpu(提示安装的这个版本:tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-m) 4.查询GPUfrom tensorflow.python.client import device_lib def get_available_gpus(): """ 查看GPU的命令:nvidia-smi 查看

GCC 官网:http://gcc.gnu.org 1)检查 NVIDIA驱动需要GCC等C/C++开发环境,首先检测GCC是否已经安装 gcc –v# 如果系统显示没有找到GCC指令,或没有显示GCC版本信息,则需要安装C/C++环境 2)安装 # 使用yum命令安装 yum -y install gcc gcc-c++ kernel-devel //安装gcc.c++编译器以及内核文件 GPU 官网:https://www.nvidia.cn/ Blog:https://blog.csdn.

之前一节已经写到了,上次的GPU driver驱动安装并不成功,因此,这次换了一种方式,比较傻瓜,但是很好使. 首先使用命令查看显示器的设备(请将显示器插在显卡上,如果插在集显上可能信息不正常) sudo lshw -numeric -C display 可以发现是GT216 GeForce GT220系列的,其实使用lspci | grep VGA的效果一样 然后可以使用命令查看Ubuntu推荐的驱动版本,进行安装 ubuntu-drivers devices 我这里推荐的是nvidia-34

因有需求需要改动centos7中的CUDA(更新到10)和GUP 的driver(更新到410)的版本. 事先需要查看原版本的信息,使用nvidia-smi可以查看driver的版本信息(最新的也显示CUDA的版本信息):使用nvcc –version查看CUDA的信息. 服务器的基本配置是:CUDA的原始版本是9.1.85,driver的原始版本是390.46,GPU的型号是Tesla P4,系统是centos7.(网上的教程说是先更新CUDA再更新driver,我也是按照上述步骤来的.) 首

版权声明:本文为博主原创文章,支持原创,转载请附上原文出处链接和本声明.  本文链接地址:https://www.cnblogs.com/wannengachao/p/11947668.html 驱动安装&cuda 一.准备工作,查看是否默认安装了nouveau, nouveau 是 linux 第三方 nvidia 驱动,要先禁用才能安装 nvidia 驱动. 建议 iclone 将nouveau 配置为可选项 =.= 1..禁用 nouveau 驱动 lsmod | grep nouveau

首先通过以下命令查看是否GPU驱动成功: 注意:需要在bash终端输入 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) 如果成功驱动GPU你会在终端上看到类似GPU的型号,内存等信息会看到-例如:name: Tesla P100-PCIE-16GB major: 6 minor: 0 memoryClockRate(GHz):

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 -

注意: 1.目前Anaconda 更新原命令activate tensorflow 改为 conda activate tensorflow 2. 目前windows with anaconda 可以使用python 3.6,需要注意,如使用3.6,则需注意在创建conda环境时需使python=3.6 3.官网更新为CUDA9和cuDNN6,实测CUDA9和cuDNN7完美运行,CUDA9和cuDNN6大家可以试一下 TensorFlow 1.5.0 现已公开,如果您在Windows或Linu

步骤简述: 1.安装GPU驱动(系统适配,不采取手动安装的方式) 2.安装依赖(cuda依赖库,caffe依赖) 3.安装cuda 4.安装cudnn(只是复制文件加链接,不需要编译安装的过程) 5.安装caffe 6.安装pycaffe 7.安装matcaffe  获取资源 cuda8.0 , cudnn ,caffe-master (暂未提供,网上下载) caffe-master:  git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 1.安装GPU(系统

前几天把刚拿到了2台GPU机器组装好了,也写了篇硬件配置清单的文章——<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(一)硬件选购和主机组装>.这两台也在安装Ubuntu 16.04和1080Ti显卡驱动,在安装Ubuntu的时候,踩过无数个坑,心力憔悴(...(｡•ˇ‸ˇ•｡)…),因此将踩过的坑以及对于的解决方案汇总出来,让大家少踩那些坑,过程实在是太磨人了. 一.配置 系统:Ubuntu16.04.3 GPU:GTX1080Ti 二.总体流程步骤 安装Ubuntu16.04 安装1080T

1. 使用DS-5 Streamline定位瓶颈 DS-5 Streamline要求GPU驱动启用性能測试,在Mali GPU驱动中激活性能測试对性能影响微不足道. 1.1 DS-5 Streamline简单介绍 可使用DS-5 Streamline从CPU和Mali GPU中实时收集性能计数器.然后以图形方式显示这些计数器.其主要功能例如以下:     • 收集计数器--从CPU和Mali GPU中     • 保存收集到的计数器数据以供回放     • 查看显示GPU活动.GPU活动和Fra

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

前一篇[基于Ubuntu16.04的GeForce GTX 1080驱动安装,遇到的问题及对应的解决方法]是在机器原有系统上安装GPU驱动,后来决定备份数据后重装系统,让服务器环境更干净清爽. 1．安装操作系统Ubuntu16.04 采用U盘启动安装的方式: => 插入系统U盘,开启电源 => 按Delete键进入BIOS界面,在"Boot"中把"USB KEY"设到最高优先级(把Hard Disk设置到第二优先级,装好系统后拔掉U盘就会直接从硬盘启动)

OpenCL OpenCL(全称Open Computing Language,开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU).图形处理器(GPU).Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏.娱乐.科研.医疗等各种领域都有广阔的发展前景. OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GP

1.准备工作 1.1 确保GPU驱动已经安装 lspci | grep -i nvidia 通过此命令可以查看GPU信息,测试机已经安装GPU驱动

1. 经常使用优化工具 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvTXlBcnJvdw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" style="border: none; max-width: 100%;" /> 2. 经常使用优化方案 OpenGL ES优化的主要工作是在图形

经常有人提起iPhone使用起来要比Android手机流畅,现在谈谈为什么iOS使用中会让人觉得更加流畅一些.一方面iPhone的顶级硬件为iOS的流畅打好了基础,另一方面,专一定制的系统是保证体验的重要原因. 1.优先级别不同:iOS最先响应屏幕观感占优 iOS系统对屏幕反应的优先级是最高的,它的响应顺序依次为 Touch--Media--Service--Core架构,换句话说当用户只要触摸接触了屏幕之后,系统就会最优先去处理屏幕显示也就是Touch这个层级.而系统的优先级响应层级则是 Ap

目录 一.导言 1.1 为何要了解GPU? 1.2 内容要点 1.3 带着问题阅读 二.GPU概述 2.1 GPU是什么? 2.2 GPU历史 2.2.1 NV GPU发展史 2.2.2 NV GPU架构发展史 2.3 GPU的功能 三.GPU物理架构 3.1 GPU宏观物理结构 3.2 GPU微观物理结构 3.2.1 NVidia Tesla架构 3.2.2 NVidia Fermi架构 3.2.3 NVidia Maxwell架构 3.2.4 NVidia Kepler架构 3.2.5 NV