初次安装好nvidia的驱动,每次执行nvidia-smi命令时,要5秒以上. 可通过如下命令进行改进: nvidia-persistenced --persistence-mode

SMM:System Managerment Mode SMM有自己的smm core以及dispatcher(可以简单的把smm core跟dxe core看成是平行的存在),smm有自己的运行空间,有自己的smm driver. 在模块的inf文件里面的MODULE_TYPE来指定MODULE的类型: smi: 1. smi有很多种比如sw, sx, power_button等: 2. 通过下面的sw smi的例子可以看出来,sw smi能够实现在OS下调用BIOS的code: 3. 当我们

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

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

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

CUDA 11功能展示 CUDA 11 Features Revealed 新的NVIDIA A100 GPU基于NVIDIA安培GPU架构,实现了加速计算的最大一代飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,我们很高兴宣布CUDA11与A100结合使用.              CUDA11使您能够利用新的硬件功能来加速HPC.基因组学.5G.渲染.深度学习.数据分析.数据科学.机器人和许多更多样化的工作负载. CUDA11包含了从平台系统软件到开始开发GPU加速应用程序所需的所有功能.本文

10分钟内基于gpu的目标检测 Object Detection on GPUs in 10 Minutes 目标检测仍然是自动驾驶和智能视频分析等应用的主要驱动力.目标检测应用程序需要使用大量数据集进行大量训练,以实现高精度.NVIDIA gpu在训练大型网络以生成用于对象检测推断的数据集所需的并行计算性能方面表现优异.本文介绍了使用NVIDIA gpu快速高效地运行高性能目标检测管道所需的技术. 我们的python应用程序从实时视频流中获取帧,并在gpu上执行对象检测.我们使用带有Incep

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

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

http://www.linuxidc.com/Linux/2017-01/139320.htm 在介绍Ubuntu 16.04安装 CUDA7.5开始前,先辨析几个概念GPU.NVIDIA.NVIDIA驱动.CUDA.cudnn等,这些概念对于一个新手来说肯定是很晕的,正如我当初一样,所以我这里就稍微介绍一下这几个概念: GPU:Graphics Processing Units,也就是我们常说的显卡.现在的笔记本或者台式机都会有显卡,但是能够让我们用来做并行计算的真正的GPU就只有NVIDI

本篇文章是对Unity Shader入门精要的学习笔记,插图大部分来自冯乐乐女神的github 如果有什么说的不正确的请批评指正 目录 渲染流水线 流程图 Shader作用 屏幕映射 三角形遍历 两大渲染测试 混合 CPU.GPU.图形接口和驱动的关系 CPU和GPU之间的通信 CPU和GPU并行工作的秘密:命令缓冲区 显示流畅的方法 着色器语言 ShaderLab Shader选用 顶点片元着色器 Unlit Shader 结构 一个简单的Shader 库文件 调试 注意点 3D数学 空间 渲

GPU端到端目标检测YOLOV3全过程(下) Ubuntu18.04系统下最新版GPU环境配置 安装显卡驱动 安装Cuda 10.0 安装cuDNN 1.安装显卡驱动 (1)这里采用的是PPA源的安装方式,首先添加Graphic Drivers的PPA源,打开终端输入以下指令代码(添加PPA源并更新): sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update (2)使用命令行自动查看合适的驱动版本,系统会自动查找并

1. 准备工作 Linux发行版. Pop!_OS 22.04 LTS (NVIDIA) (Ubuntu衍生) 对Linux进行配置,更改国内镜像源. 安装conda环境. 官网下载安装脚本(bash)文件.执行 bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 安装git工具. 2. 安装步骤 配置conda虚拟环境 conda create -n openmmlab python=3.9 pytorch==1.11.0 cudatoolkit=11.3 torch

本文主要介绍在Python3中利用psutil库获取系统状态,利用GPUtil获取gpu状态. psutil (process and system utilities)(进程和系统实用程序)是一个跨平台库,用于在Python中检索有关运行进程和系统利用率(CPU.内存.磁盘.网络.传感器)的信息.它实现了经典UNIX命令行工具提供的许多功能,如ps.top.iotop.lsof.netstat.ifconfig.free等.psutil目前支持windows,linux,macOS等主流系统平

java:  第一章: JDK(Java Development Kit) java开发工具包 JVM(Java Virtual Machine) java虚拟机 Javac  编译命令 java  解释命令 Javadoc  生成java文档命令 classpath 类路径 Version  版本 author  作者 public  公共的 class  类 static  静态的 void  没有返回值 String  字符串类 System  系统类 out  输出 print  同行打

Nvidia显卡驱动.CUDA和cuDNN一般都是同时安装的,这里整理的是我成功运行的最简单的方法. 一.Nvidia显卡驱动 1.1 在可以进入图形界面的情况下 直接在"软件和更新"下搜索"附加驱动",我建议选择"专用"的推荐显卡驱动.注意不要选最新版本. 1.2 在无法进入图形界面的情况下 (待整理) 1.3 成功安装的验证方法 运行Nvidia-smi命令,有类似回显(注意Nvidia和-smi之间没有空格). 二.CUDA的安装 2.1下

在 Linux 桌面系统下玩了这么久,大部分时间都是使用 Ubuntu,偶尔使用一下 Fedora.我的电脑中安装有多个 Linux 发行版,见这里<在同一个硬盘上安装多个Linux发行版及Fedora 21初体验>.在 Ubuntu 桌面系统中,安装 Nvidia 显卡驱动是分分钟的事,使用起来也一直很顺畅,见这里<桌面美化那点事儿>.然而到了 Fedora 中,则一直是好事多磨.特别是对于 Fedora 21 Workstation 版,在我的笔记本电脑上安装 Nvidia 驱

文章在简书里面编辑的,复制过来貌似不太好看,还是到简书的页面看吧: http://www.jianshu.com/p/c89b97d052b7 1.安装环境简介: 硬件: cpu:i7 6700k gpu:gtx 1070 内存:32g 系统:Ubuntu 14.04 安装在一块移动硬盘上~为啥不装双系统呢?不爽~!移动硬盘上装Ubuntu的一个坑是装之前需要确认你的盘是否是4k对齐.你不确认也行,反正它死活都不让你装~. 系统语言选的是English,不推荐中文,在shell里面输入中文路径是

安装环境:Ubuntu16.04 1.打开终端,先删除旧的驱动: sudo apt-get purge nvidia* 2禁用自带的 nouveau nvidia驱动 (important!) 创建一个文件通过命令 sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 并添加如下内容: blacklist nouveau options nouveau modeset=0 再更新一下 sudo update-initramfs -u 修改后需要重启系统.

第一种方法: [Wizard@Wizard ~]$ nvidia-detect kmod-nvidiaOptimus hardware detected: An Intel display controller was detectedEither disable the Intel display controller in the BIOSor use the bumblebee driver to support Optimus hardware 依照上面的提示,用yum安装bumbleb