通过nvidia-smi查看显卡使用情况,发现显卡在被占用,但是却没有提示占用显卡的进程id, 这时可以输入 fuser -v /dev/nvidia* 可以查看到, 再利用sudo kill -9 pid将其终止以释放显卡资源.

PID 控制原理3 个故事:看完您就明白了.1.: PID 的故事小明接到这样一个任务:有一个水缸点漏水(而且漏水的速度还不一定固定不变),要求水面高度维持在某个位置,一旦发现水面高度低于要求位置,就要往水缸里加水.小明接到任务后就一直守在水缸旁边,时间长就觉得无聊,就跑到房里看小说了,每30 分钟来检查一次水面高度.水漏得太快,每次小明来检查时,水都快漏完了,离要求的高度相差很远,小明改为每3 分钟来检查一次,结果每次来水都没怎么漏,不需要加水,来得太频繁做的是无用功.几次试验后,确定每10

我的占用原因是 SQL Server Reporting Services,停止掉这个服务并设置其为手动启动即可 如果你并没有安装 SQL Server,请参考下文解决 =============================================================================== 突然发现 80 端口被莫名占用,咋一看还是 System 这个进程 又无法结束这货,于是开始慢慢查看到底是什么东西占用了 首先,打开 cmd 跑这一句,80 端口被Sys

认识Namespace namespace 是 Linux 内核用来隔离内核资源的方式.通过 namespace 可以让一些进程只能看到与自己相关的一部分资源,而另外一些进程也只能看到与它们自己相关的资源,这两拨进程根本就感觉不到对方的存在.linux 内核提供的 namespace 技术为 docker 等容器技术的出现和发展提供了基础条件. Linux 现有的namespace 有7种: namespace 宏 隔离内容 Cgroup CLONE_NEWCGROUP Cgroup root

table { margin: auto } 一.公式拆解 \(PID\)公式展示: \[u(t)=K_p(e(t)+\frac{1}{T_t } ∫_0^te(t)dt+T_D \frac {de(t)}{dt}) \] 把\(K_p\)乘进去得: \[u(t)=K_pe(t)+\frac{K_p}{T_t } ∫_0^te(t)dt+K_pT_D \frac {de(t)}{dt} \] 令 \(K_p\) 为比例时间系数 令 \(K_i=\frac{K_p}{T_t }\) 为积分时间系数

目前大部分使用GPU的AI模型,都使用的英伟达这套. 需要注意的是,驱动.cuda.cudnn版本需要一一对应,高低版本互不兼容. 驱动和cuda对应关系:https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/index.html 驱动下载:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn CUDA下载:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 一.NVI

那些坑,那些说不出的痛! --------回首安装的过程,真的是填了一个坑又出现了一坑的感觉.记录下了算是自己的笔记也能给需要的人提供一点帮助. 1 写在前面的话 其实在装GPU版本的tensorflow最难的地方就是装CUDA的驱动.踩过一些坑之后,终于明白为什么Linus Torvald 对英伟达有那么多的吐槽了.我的安装环境是ubuntu16.04,安装的是CUDA-8.0.其他驱动安装一般不会遇到很大的问题,都是一些小问题,一般不会卡很久.可以参考官网的安装过程. 2 眼花缭乱的CUDA

最近需要用到一台服务器的GPU跑实验,其间 COLMAP 编译过程出错,提示 cuda 版本不支持,cmake虽然通过了,但其实没有找到支持的CUDA架构. cv@cv:~/mvs_project/colmap/build$ cmake .. ... -- Automatic GPU detection failed. Building for common architectures. -- Autodetected CUDA architecture(s): 3.0;3.5;5.0;5.2;

最近在玩谷歌新开源的自然语言模型bert,最开始是在google的免费GPU上面来弄的(这个部分其实也是可以写一个教程的,中间坑也挺多).但谷歌比较坑人,小数据集还行,大点的数据集训练耗费时间长,再加上网络不稳定总掉线,训练一个上万的数据集断断续续的用了一天时间.改用在本地的linux服务器上来训练bert,但是没有NVIDIA显卡,只好用cpu来跑了,速度超慢,跑一个7万的模型需要50个小时.跑出来的结果很奇葩loss很大,估计参数设置有问题,想换个参数重新跑,太耗费时间了,看来只好搞个GPU

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(一) Darknet:  C语言中的开源神经网络 Darknet是一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架.它速度快,易于安装,支持CPU和GPU计算.您可以在GitHub上找到源代码,也可以在这里阅读更多关于Darknet可以做什么的信息: 1.  Installing Darknet Darknet易于安装,只有两个可选依赖项: OpenCV,如果你想要更广泛的支持图像类型. 如果你想计算GPU的话,安装CUDA. 两者都是可

本系列文章将介绍Docker的有关知识: (1)Docker 安装及基本用法 (2)Docker 镜像 (3)Docker 容器的隔离性 - 使用 Linux namespace 隔离容器的运行环境 (4)Docker 容器的隔离性 - 使用 cgroups 限制容器使用的资源 (5)Docker 网络 1. 基础知识:Linux namespace 的概念 Linux 内核从版本 2.4.19 开始陆续引入了 namespace 的概念.其目的是将某个特定的全局系统资源(global syst

在编程调试中,经常出现段错误,此时可用gdb调试.具体方法为注册段错误信号处理函数,在处理函数中启动gdb.具体代码如下:void segv_handler(int no) { char buf[512]; char cmd[512]; FILE *file; snprintf(buf, sizeof(buf), "/proc/%d/cmdline", getpid()); if(!(file = fopen(buf, "r"))) { exit(EXIT_FAIL

XAMPP Error: Apache shutdown unexpectedly. 解决思路 我建议首先 运行在cmd中运行 (安装目录)apache/bin/httpd.exe 无法启动apache,显示的log为: 20:41:12  [Apache] Error: Apache shutdown unexpectedly.  20:41:12  [Apache] This may be due to a blocked port, missing dependencies,  20:41

说明:本人操作系统为win7 x64,文章转自http://jingyan.baidu.com/article/3c48dd34491d47e10be358b8.html,加上本人的注释. 开始---->运行---->cmd,或者是window+R组合键,调出命令窗口 输入命令:netstat -ano,列出所有端口的情况.在列表中我们观察被占用的端口,比如是49157,首先找到它.最后一列为占用程序的PID,参数-o的功劳. 查看被占用端口对应的PID,输入命令:netstat -aon|f

开始---->运行---->cmd,或者是window+R组合键,调出命令窗口{PHP详尽配置环境:http://www.cnblogs.com/ordinaryk/p/6496398.html}   输入命令:netstat -ano,列出所有端口的情况.在列表中我们观察被占用的端口,比如是49157,首先找到它.   查看被占用端口对应的PID,输入命令:netstat -aon|findstr "49157",回车,记下最后一位数字,即PID,这里是2720   继续

写在前面: 先说一下为什么决定写这篇文章,我也是这两年开始学习3D物体的光照还有着色方式的,对这个特别感兴趣,在Wiki还有NVIDIA官网看了相关资料后,基本掌握了渲染物体时的渲染管道(The rendering pipe-line)流程,以及各种空间坐标系(MVP),但是在用Unity的Shaderlab写shader的时候,对于具体怎么实现各种着色有很大的疑问,决定苦心钻研一下,过了几个月吧,现在对写shader还是比较熟练的,也解决了之前的疑惑,写这篇算是一篇笔记,以后可能用到,或者初学

环境: win7 64位 工具: PLSQL Developer 百度云下载:链接:https://pan.baidu.com/s/14L3VCG8YwHzpdhEN7ama0w 密码:jlre oracle: oracle 11g   32位 oracle下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1nwdimYP 密码:ncgv 注意啊:这两个包全选同时解压如上图: 2. 3. 4.点击确定 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13 14 15 16

在登录界面出现分辨率特别大,整个图形界面特别大,并且怎么也登录不上去的情况时 对于这种情况,一般就是显卡驱动崩了的原因,所以我们可以首先检查显卡驱动是否有问题 nvidia -smi 如果出现说驱动链接不上什么的问题,就是说明你的显卡驱动出现了问题 主要采用以下的处理方法 一.进入ubuntu系统 首先CTRL+ALT_F1到达字符处理界面 然后输入管理员账号和密码登录进去,此时你相当于进入了终端 遇到的问题:在这个步骤的时候,由于我们是多账号的服务器,在登录管理员账号的时候,老是出现login

目录 应用调试(三)oops 引入 配置内核打开用户oops CONFIG_DEBUG_USER user_debug 设置启动参数测试 打印用户堆栈 分析栈 main的调用 title: 应用调试(三)oops date: 2019/01/19 12:06:58 toc: true --- 应用调试(三)oops 引入 在驱动程序调试中,发生段错误后内核打印出oops信息,包括pc值,寄存器值和栈信息 Unable to handle kernel paging request at virt

英伟达驱动版本是384.130 显示的NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module是:384.130. 若是旧的版本就会出现如下问题. 这个问题出现的原因是kernel mod 的 Nvidia driver 的版本没有更新,一般情况下,重启机器就能够解决,如果因为某些原因不能够重启的话,也有办法reload kernel mod. 方法如下: 就两步 unload nvidia kernel mod reload nvidia kernel mo

在虚拟机中部署ceph时,其中一个虚拟机突然意外卡死,网络搜索到解决的办法,特此整理如下: 一.找到卡死虚拟机的安装目录,在安装目录下找到VMware这个文本文档 二.打开该文本文档,在文档中查找pid值,一般位于该文档的第一行 三.打开任务管理器—性能—资源监视器 四.资源监视器 -CPU ,直接看vmware-vmx.exe进程,你开了几个虚拟机就有几个,看后边的pid,找卡死的虚拟机的pid值,找到右键结束进程就行了