英伟达的显卡首先要下载安装CUDA开发包,可以参考这里的步骤:   VS2015编译环境下CUDA安装配置 安装好CUDA之后,OpenCL的配置就已经完成了80%了,剩下的工作就是把OpenCL的路径添加到工程中. 1. 新建一个win32控制台应用程序,在工程的属性管理器Debug中添加一个属性页"OpenCL.props",之后双击打开 2. 在C/C++ ->常规->附加包含目录 中添加CUDA的include文件夹路径,我的路径是"D:\Software

原文地址:Android AARCH64 平台的 OpenCL 配置 Android AARCH64 平台的 OpenCL 配置 开发环境 IDE: Android Studio 3.4.1 Android: 7.1 minSdkVersion: 25 targetSdkVersion: 26 JNI CMake: 3.4.1 ABI: arm64-v8a OpenCL: 1.2 配置 OpenCL 使用项目中的 so 库 这里以编译 openclTest.cpp 为 libopenclTest

本教程租用的是2080ti,3.7多框架镜像. 添加nvidia-cuda的阿里源 curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub | apt-key add - echo "deb https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804/x86_64/ /" > /etc/apt/sources.list.d/cuda.l

前言 目前,NVIDIA 和 AMD 的 Windows driver 均有支持OpenCL(NVIDIA 的正式版 driver 是从自195.62 版开始,而 AMD则是从9.11 版开始).NVIDIA 的正式版 driver 中包含 OpenCL.dll,因此可以直接使用.AMD 到目前为止,则仍需要安裝其 SDK 才有 OpenCL.dll.不过,在最新的 SDK 中,NVIDIA 和 AMD 使用的 calling convention 是相同的.也就是说,使用 AMD 的 SDK编

首先,正确安装OpenCV,并且通过测试. 我理解GPU的环境配置由3个主要步骤构成. 1. 生成关联文件,即makefile或工程文件 2. 编译生成与使用硬件相关的库文件,包括动态.静态库文件. 3. 将生成的库文件加入到程序中,加入过程类似于OpenCV库的添加过程. 详细操作参见: http://wenku.baidu.com/link?url=GGDJLZFwhj26F50GqW-q1ZcWek-QN2kAgVJ5SHrQcmte-nx9-GyIUKxGwIvtzJ_WoBddvasI

一.安装 1.1.kubernetes硬件支持问题说明 Kubernetes目前主要在很小程度上支持CPU和内存的发现.Kubelet本身处理的设备非常少.Kubernetes对于硬件都使用都依赖于硬件厂商的自主研发kubernetes插件,通过硬件厂商的插件从而让kubernetes进行硬件支持. 实现的逻辑如下: 1.2.适用于Kubernetes的NVIDIA设备插件说明 Kubernetes的NVIDIA设备插件是一个Daemonset,允许您自动: 公开群集的每个节点上的GPU数量跟踪

转自https://blog.csdn.net/qq_37935670/article/details/80377196 2.显卡驱动配置 网上有些攻略非常非常复杂,又要禁用nouveau驱动,又要进入控制台,又要加载源什么什么的.发现高了半天,网卡驱动还是没装上去,系统重装了好几遍. 其实很简单,简单来说和把大象放冰箱是一个道理 在ubuntu18.04刚安装时,双显卡的同学设置->详细信息中显卡默认为Intel集成显卡. 第一步:(最重要)禁用自己的secure boot,也就是设置为dis

显卡驱动程序就是用来驱动显卡的程序,它是硬件所对应的软件.驱动程序即添加到操作系统中的一小块代码,其中包含有关硬件设备的信息.有了此信息,计算机就可以与设备进行通信.驱动程序是硬件厂商根据操作系统编写的配置文件,可以说没有驱动程序,计算机中的硬件就无法工作.操作系统不同,硬件的驱动程序也不同.本节将介绍在Kali中安装NVIDIA显卡驱动的方法. 安装NVIDIA显卡驱动的具体操作步骤如下所示. (1)将开源的NVIDIA驱动nouveau加入黑名单.方法如下所示: root@kali:~# v

ubuntu18.04配置nvidia docker和远程连接ssh+远程桌面连接(一) 本教程适用于想要在远程服务器上配置docker图形界面用于深度学习的用户. (一)ubuntu18.04配置nvidia docker 配置环境:Ubuntu 18.04.1 LTS 第一步:安装显卡驱动和CUDA 安装显卡驱动和CUDA的教程网上有很多.本教程采用的是如下安装方式. 参考网址:https://blog.csdn.net/yjt1325/article/details/84641062 CU

ubuntu18.04配置nvidia docker和远程连接ssh+远程桌面连接(二) 本教程适用于想要在远程服务器上配置docker图形界面用于深度学习的用户. (二)nvidia docker配置Deepo用于深度学习并配置ssh远程访问docker 第一步:拉取Deepo镜像 Deepo是一个几乎包含所有流行深度学习框架的Docker映像,拥有一个完整的可复制的深度学习研究环境.它涵盖了当前最流行的深度学习框架: theano,tensorflow,sonnet,pytorch,kera

VS2010 NVIDIA OpenCL 开发环境配置 CUDA 在线课程 [经典培训] 全球首套中文CUDA 教程-胡文美教授主讲

在这之前,我用的Ubuntu都是系统自带的驱动, 由于分辨率没有任何问题, 所以一直没有安装Nvidia官方的驱动; 近期更新到 15.04 之后, 在播放avi 格式的常规视频时却出现闪烁的现象, 而且是一直闪, 无法观看, 不过音频没问题; 因此考虑是不是显卡驱动需要更新一下, 最初找了很多更新 Nvidia驱动的方法, 写了很多命令,结果都无法安装.一直提示nouveau正在使用中,禁不掉; 后来直接用系统内置的源来更新,居然成功了~ 命令如下: sudo apt-get update s

CUDA与OpenCL架构 目录 CUDA与OpenCL架构 目录 1 GPU的体系结构 1.1 GPU简介 1.2 GPU与CPU的差异 2 CUDA架构 2.1 硬件架构 2.1.1 GPU困境 2.1.2 芯片结构 2.2 软件架构 2.3 编程模型 2.3.1 线程层次结构 2.3.2 存储器层次结构 2.3.3 主机(Host)和设备(Device) 2.4 CUDA软硬件 2.4.1 CUDA术语 2.4.2 硬件利用率 3 OpenCL架构 3.1 简介 3.2 框架组成 3.2.

一直以来,Linux分支系统使用过程中都有驱动适配麻烦,完全适配的驱动也不多.对于Nvidia显卡而言,一般Linux各分支操作系统虽然提供了N卡开源驱动工程Nouveau,但是性能上还是有待提高.下面说明下手动安装Nvida官网上的显卡驱动 第一步: 去Nvida驱动网页下载对应型号的显卡驱动,下载地址:http://www.geforce.cn/drivers,下载的一般为.run后缀的文件.下载完成后放在非中文目录下,为什么要放在非中文目录下呢,后面会有说明. 第二步: 同时按住ctrl+

Ubuntu 14.04 16.04 nvidia 驱动安装 最简单直观的方式是在如下的对话框中直接选择驱动安装即可 但是有时候,驱动不够新,比如14.04用的是340.98版本,如果手动安装驱动可以参考官网指南. 在这个网址下载驱动:http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 注意默认是看不到Linux版本驱动,需要额外点击一下显示全部驱动! 这时候点击下载,完成后即可安装. 在这个网址可以查看详细的安装说明:http://us.downl

离线安装NVIDIA显卡驱动 费了一天的劲,走了好多的坑,最主要的原因是gcc版本的问题,一定要用最新版本的gcc!!! 1)官网下载显卡驱动 2)apt 下载gcc包及其依赖包,可用apt-cache depends gcc命令查看 3)删除所有原来显卡驱动sudo apt remove --purge nvidia* 4)禁用nouveau驱动: sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf ,在后面添加两行blacklist nouveau; opti

朋友的电脑是联想Y7000,因为Nvidia驱动的问题几次头疼脑大.这次是出现了HDMI在Windows 10下输出正常,而Ubuntu系统下无法输出. 原因分析 如果通过HDMI去连接显示器以后会发现显示器没有任何输出, 这主要是因为此电脑的HDMI接口是连在独显上的, 但是独显的闭源驱动并没有安装上, 所以显示器没有任何输出, 通过成功安装GTX1650显卡驱动, 外接显示器就可以正常工作. 如此看来,原因即为显卡驱动为正常安装. 安装驱动方式的选择 NVIDIA驱动一共有三种方法: ppa

Ubuntu_ROS中应用kinect v2笔记 个人觉得最重要的资料如下: 1. Microsoft Kinect v2 Driver Released http://www.ros.org/news/2014/09/microsoft-kinect-v2-driver-released.html 2. OpenKinect https://github.com/OpenKinect/libfreenect2 3. code-iai https://github.com/code-iai/ia

准备学习opencv,参考了几个网页终于完成.编辑器和opencv版本都选择最新的版本. 记录过程如下 1. 下载准备: 1)         Opencv源码, 下载地址: https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/ 当前选择windows下的版本 opencv-3.3.1-vc14.exe 2)         编译器: 使用vs2017, 下载地址: https://www.visualstudio.co

目录 一.准备(一)环境(二)镜像(三)优盘 (四)启动项管理软件EasyBCD(五)启动优盘制作软件(六)分区二.安装 (一)优盘启动(二)安装windows10(三)安装ubuntu18.04(四)安装ubuntu后,因为nvidia显卡导致的多个问题 1． 登录界面,输入用户名和密码后,回车,卡死 2． 登录界面之后,经常黑屏 3． 经过上面的操作,可以正常开机了,但是由于开机未加载nvidia显卡,导致开机之后页面卡顿十分严重,仿佛有一种ppt中上浮的切换效果 4．安装了驱动之后,竟然开

layout: post title: 2018-05-27-computer-using-hints-电脑使用帮助 key: 20180527 tags: ubuntu cuda cudnn tensorflow gym qq ssh modify_date: 2018-05-27 --- 2018-05-27-computer-using-hints-电脑使用帮助 说明: 本文发布于: gitee,github,博客园 转载和引用请指明原作者和连接及出处. 内容和使用: 此文为了将hints