翻译  https://www.microway.com/hpc-tech-tips/nvidia-smi_control-your-gpus/ 大多数用户知道如何检查其CPU的状态,查看多少系统内存可用或找出多少磁盘空间可用.相反,从历史上看,保持GPU的运行状况和状态更加困难.如果您不知道在哪里看,甚至可能很难确定系统中GPU的类型和功能.值得庆幸的是,NVIDIA最新的硬件和软件工具在这方面取得了不错的改进. 该工具是NVIDIA的系统管理界面(nvidia-smi).根据卡的生成方式,可

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

python  prebuild / precompiled packages for windows  by uci edu   在python windows环境下作业,有时候会碰上一些无厘头的问题,比如你想用python 的 bindings for  opengl, 又或者其它库的python api, 明明是把所有依赖都安装并配置好了,却总是出现一些莫名的问题.   比如今天opengl的问题,就让我好生崩溃.   由于需求涉及到网络编程.图像处理合成,以及图形学的问题,计划使用pyt

适用于Linux 2的Windows子系统上的CUDA Announcing CUDA on Windows Subsystem for Linux 2 为了响应大众的需求,微软在2020年5月的构建会议上宣布了WindowsSubsystem for Linux2(WSL2)的一个新特性--GPU加速.这一特性为许多计算应用程序.专业工具和工作负载打开了大门,目前只有Linux才有,但现在可以在Windows上按原样运行,并从GPU加速中获益. 最重要的是,NVIDIA CUDA加速度现在来到

Linux 2 的 Windows 子系统上发布 CUDA 为响应大众需求,微软 宣布 在 2020 年 5 月的 建造 大会上推出了 建造 ( WSL 2 ) – GPU 加速功能.这一特性为许多计算应用程序.专业工具和工作负载打开了大门,目前这些应用程序.专业工具和工作负载只能在 Linux 上运行,而且可以从 GPU 加速中获益. 图 1. 显示在 wsl2 容器中运行 linuxai 框架时涉及的层的堆栈图像. 最重要的是, NVIDIA CUDA的加速现在来到了 WSL .本文将讨论对

Windows 10下CUDA及cuDNN的安装 CUDA简介与下载地址 CUDA(ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 下载网址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&

第一步(可直接跳到第二步):安装nvidia显卡驱动 linux用户可以通过官方ppa解决安装GPU驱动的问题.使用如下命令添加Graphic Drivers PPA: 1 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa  然后更新源: 1 sudo apt-get update  然后去navidia官网查看最新的驱动版本号:navidia官网:http://www.geforce.cn/drivers 比如说驱动的最新版本号为396,则执行如

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

环境安装和例程运行 显卡主要有两家,ATI.NVIDIA,简称A卡和N卡.随着GPU计算能力的上升,采用GPU并行计算来加速的应用越来越多. Nvidia创立人之一,黄仁勋(Jen-Hsun Huang),美籍,中国台湾人,现为公司主席兼行政总裁.NVIDIA采用cuda框架实现并行计算,cuda是c语言的拓展集. ATI总部设在加拿大安大略省万锦.06年,被AMD收购.ATI有类似于cuda的框架,streaming,需要用汇编写. 本篇主要讲述 1. Cuda编程环境准备.驱动更新.安装to

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

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

下载cuda https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal 下载opencv3.1和opencv-contrib3.1 vs2015要选择c++环境 启动这个命令窗口,从这里启动cmake cuda安装的时候参考 https://blog.csdn.net/u014613745/articl

Caffe2的官网:https://caffe2.ai/ 1.下载.安装及相关准备 在Caffe2的官网点击"Get Started",即进入安装说明页面.官方还未提供编译好的binaries,所以需要自己使用源代码编译. 选择平台如下: 按照官网,需要Win10系统及以上,但是似乎有些博客也有使用了Win7,但我本人是使用Win10,所以本文只针对Win10系统展开. 在准备阶段,我主要下载或安装的有: 1.Python2.7.14 https://www.python.org/do

经检测速度大幅度上升,不枉费我折腾了这么久,最坑的就是网上教程.书都没有写将cuda的bin加入全局变量,还是根据报错信息推出来的. 1.cuda9.0下载安装 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal 注意点:将C:\Program Files\NVIDIA GPU

1.CUDA是什么? CUDA(Compute Unified Device Architecture),显卡厂商NVidia推出的运算平台. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N卡厂商推出CUDA,让显卡可以用于图像计算以外的目的. 目前只有G80平台的N卡才能使用CUDA,工具集的核心是一个C语言编译器.G80中拥有128个单独的ALU,因此非常适合并行计算,而且数值计算的速度远远优于

安装 tensorflow-gpu 版本后,需要安装相应的 CUDA 和 cuDNN 注意版本问题:tensorflow-gpu 1.7以及之后的版本要安装 CUDA 8.0 以上的版本,tf 1.7 之下的安装 CUDA 8.0 之下的 ,安装 cuDNN 时要根据 CUDA 的版本来选择 运行时错误如下: 根据错误信息安装 CUDA 9.0 即可,注意是 9.0 不是9.2版本 CUDA 9.0 下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-90-downlo

https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543 https://blog.csdn.net/tomato_sir/article/details/79973237 https://blog.csdn.net/qq_36556893/article/details/79433298  -->这里面有个链接,支持cuda9.1的tensorflow 装GPU版本的tensorflow,搞了1天多,终于搞清来龙去脉.记录于此希望让你少

不得不说,想要为深度学习提前打好框架确实需要花费一番功夫.本文主要记录了Win10下,Cuda9.0.Cudnn7.3.1.Tensorflow-gpu1.13.1.python3.6.8.Keras的安装过程. 主机的主要配置为CPU:i9-9900K.GPU:RTX-2080Ti 因为版本在不断更新迭代的缘故,所以各个版本的对应问题是一个巨大的坑,经常性的会在一个版本tensorflow装好后,却出现无法对应使用的情况,所以建议根据自己电脑现在目前已经装好的版本来确定接下来要安装的其他框架的

前叙:有灵魂的程序都是每一个程序员的最终目标.TensorFlow了解下? 打算花几个月学机器学习,TensorFlow是很好的选择,折腾了会环境,略有心得分享下. 环境:win10 Python:3.6.5 TensorFlow-GPU:1.8.0 CUDA:9.0 cuDNN:7.1.4 我们来用最简单的方法安装,首先 Python: 虽然官网3.7已经出来了,但是Beta版,保险起见用正式版 3.6.5. 你看着文章时也许已经不是3.6.5了,所以链接下可以选最新版本的.我下载的是64位可

官方提示Note: CUDA must be installed only after that MSVS2015 had been installed.安装CUDA前须安装VS2015 cuDNN与CUDA的版本对应关系如下图: 参考: https://blog.csdn.net/yuyushikuan/article/details/79067484 https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/53892997 1.下载: CUDA9

步骤零:安装anaconda.opencv.pytorch(这些不详细说明).复制运行代码,如果没有报错,说明已经可以了.不过大概率不行,我的会报错提示AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled.说明需要安装CUDA,或者安装的pytorch版本是不带CUDA的版本,需要按照以下步骤操作. 步骤一:安装CUDA 步骤二:安装cuDDN 步骤三:测试运行代码 附:电脑不支持CUDA或者不想用gpu加速深度学习的 安装CUDA 这就是用来