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

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

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

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

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

APU平台DirectX 12性能测试:超级大惊喜! 转自:http://www.ithome.com/html/digi/129840.htm [size=1pc]微软将会在接下来的GDC 2015游戏开发者大会上公布DirectX 12规范,而前段时间AnandTech在微软.NVIDIA和AMD的帮助下完成了首个实际测试,虽然还不是最终版本,而且只是初步结果,不过可以看出DX12新规范在CPU效率和多线程上有惊人的提升. [size=1pc]之前他们的测试平台是Intel Core系列CP

http://tieba.baidu.com/p/1960826986 图形技术无论如何发展,最终都要落到实际的应用中才有效果.在个人电脑上,图形技术最大的用户除了显示UI和操作界面外,就是呈现美轮美奂的游戏场景.说起游戏发展,内容实在太过庞大繁杂,可能三天三夜也说不完.但是,今天我们可以从另一个角度来观察图形技术在这10年时间中的飞跃进步.NVIDIA,作为最主要的图形技术领导厂商之一,在2002年和2012年先后发布了名为<Dawn>和<New Dawn>的技术演示DEMO,1

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3665 题意分析:以0为起点,求到Sea的最短路径. 所以可以N为超级汇点,使用floyd求0到N的最短路径. /*Seaside Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1151 Accepted Submission(s): 839 P

windows 10 超级优化,同时解决本地磁盘100%的问题 我的系统是笔记本I7处理器,配置了web服务器IIS 和一个数据库(mysql7),同时启用了虚拟机(表中已禁用),以及安装了office2016 .qq等软件,开启了远程连接.无线网络,优化后的系统内存为1.5G,供参考,不用上述功能的可以把表中红色的也进士及禁用掉. 传说可以优化到500M的内存,试好了告诉我,也好学习一下. 在安全模式下,只需要13个进程便可启动系统,但程序及网络都无法使用,如下图 在正常模式下有很大不同,如想

问题症状: 最近在CentOS7下安装NVIDIA独立显卡驱动的过程中出现X service error问题,如下图所示: 解决方法: 0.到NVIDIA 官网上下载驱动文件(.run 格式) : NVIDIA GT 730独立显卡驱动官方下载 1.首先注销当前账户,在注销后的登录界面按CTRL+ALT+F2进入命令行.一般地,可按下CTRL+ALT+F1或F2在命令行模式和窗口模式之间切换. 2.切换到超级管理员用户登陆: bogon login:root //获得超级用户,只有超级用户才有安

1.直接右下角打开N卡控制面板托盘按钮,一般来说都是自动隐藏在小箭头里的,点开就可以显示隐藏的图标了.[插入图片“右下角小箭头”]2.开始菜单 - 控制面板 ,可以看到“显卡控制面板”这个选项,进去就行了.如果没有可能是驱动版本的原因,点击“程序和功能”可以查看系统安装的程序.驱动版本号和日期.然后跳下“PhysX设置”页面,把PhysX处理器调成N卡.(此项是针对双显卡低配玩家而言的,单显卡玩家请无视.)然后就进入显卡设置的重头戏了:“管理3D设置”!打开以后是不是看见“程序设置”?点开再点右

NVIDIA作为老牌显卡厂商,在AI领域深耕多年.功夫不负有心人,一朝AI火,NVIDIA大爆发,NVIDIA每年送给科研院所和高校的大量显卡,大力推广Physix和CUDA,终于钓了产业的大鱼. 由弱到强理一下NVIDIA的现有产品线,在AMD锐龙发力之后,NVIDIA已经取代Intel,称为新的牙膏厂. 在与人工智能与机器人有关的平台上,NVIDAI产品线性能由低到高依次为Tegra X系列.GeForce 系列.DRIVER系列.Titan 系列.TESLA系列. 参考:NVIDIA-GP

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

NVIDIA FFmpeg 转码技术分析 所有从 Kepler 一代开始的 NVIDIA GPUs 都支持完全加速的硬件视频编码,而从费米一代开始的所有 GPUs 都支持完全加速的硬件视频解码.截至 2019 年 7 月,Kepler.Maxwell.Pascal.Volta 和 Turing 一代 GPUs 支持硬件编码,Fermi.Kepler.Maxwell.Pascal.Volta 和 Turing 一代 GPUs 支持硬件解码. 高质量视频应用的处理需求对广播和电信网络提出了限制.消费

NVIDIA Turing Architecture架构设计(下) GDDR6 内存子系统 随着显示分辨率不断提高,着色器功能和渲染技术变得更加复杂,内存带宽和大小在 GPU 性能中扮演着更大的角色.为了保持最高的帧速率和计算速度, GPU 不仅需要更多的内存带宽,还需要一个大的内存池来提供持续的性能. NVIDIA 与 DRAM 行业密切合作,开发了世界上第一款使用 HBM2 和 GDDR5X 内存的 GPUs .现在图灵是第一个使用 GDDR6 内存的 GPU 架构. GDDR6 是高带宽

NVIDIA Turing Architecture架构设计(上) 在游戏市场持续增长和对更好的 3D 图形的永不满足的需求的推动下, NVIDIA 已经将 GPU 发展成为许多计算密集型应用的世界领先的并行处理引擎.除了渲染高度逼真和身临其境的 3D 游戏外, NVIDIA GPUs 还可以加速内容创建工作流.高性能计算( HPC )和数据中心应用程序,以及众多人工智能系统和应用程序.新的 NVIDIA 图灵 GPU 架构建立在 GPU 长期领导地位的基础上. 图灵代表了十多年来最大的体系结构