1  NVIDIA-SMI介绍 nvidia-smi简称NVSMI,提供监控GPU使用情况和更改GPU状态的功能,是一个跨平台工具,它支持所有标准的NVIDIA驱动程序支持的Linux发行版以及从WindowsServer 2008 R2开始的64位的系统.该工具是N卡驱动附带的,只要安装好驱动后就会有它. Windows下程序位置:C:\Program Files\NVIDIACorporation\NVSMI\nvidia-smi.exe.Linux下程序位置:/usr/bin/nvidia

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

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

nvidia-xrun的比bumblebee使用nvidia optimus的性能更好,关键是xrun支持Vulkan. 本文保存并更新在github:levinit/itnotes/linux/arch/archlinux安装-双显卡管理,如有疑问,请提issue. bbswitch关闭独立显卡 在终端执行以下命令即可: pacman -S bbswitch #开机自动加载bbswitch模块 sudo echo 'bbswitch ' > /etc/modules-load.d/bbswit

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

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

内容转自:https://blog.csdn.net/handsome_bear/article/details/80903477 nvidia-smi 显示 说明 Fan 风扇转速(0%--100%),N/A表示没有风扇 Temp GPU温度(GPU温度过高会导致GPU频率下降) Perf 性能状态,从P0(最大性能)到P12(最小性能) Pwr GPU功耗 Persistence-M 持续模式的状态(持续模式耗能大,但在新的GPU应用启动时花费时间更少) Bus-Id GPU总线,domai

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

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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

Ubuntu更新完NVIDIA驱动后,重启电脑进入不了系统,一直处于登录界面.后来重启电脑时发现我进入不了系统了,输入我的登录密码会发现屏幕一闪,然后又重新跳回到登录界面,就是进入了login loop的状态,我一开始在网上查,很多人说是什么.Xauthority的问题,我尝试了几乎所有办法都不行,所幸最后找到了问题所在,将Ubuntu NVIDIA驱动卸载再重新安装即可.造成这种问题的与原因是更新后的NVIDIA驱动与我现在的GPU不匹配. 解决方法: 1.在你的用户登录界面按ctrl+alt

翻译者 周波 zhoubo22@hotmail.com 版权所有 Philipp Gerasimov Randima (Randy) Fernando Simon Green NVIDIA Corporation 仅以此文赠与Rita 19周岁生日快乐 Shader Model 3.0:Using Vertex Textures SM3:使用顶点纹理 随着GPU可编程特性的发展,Vertex Shader与Pixel Shader的差别越来越大.现在,Geforce6系列gpu将Vertex S

Ubuntu13.04 amd64 Thinkpad W520安装Nvidia显卡驱动 曾经在ubuntu11.10上成功安装Nvidia显卡驱动.但是自从机器(Thinkpad W520)更新到13.04 就再也不起作用了.一直以来就在集成显卡下工作.今天突然心血来潮,一定要把N卡驱动整 出来.于是上网搜索,看到一篇文章: http://forum.ubuntu.com.cn/viewtopic.php?f=42&t=422820 我按照这个做,然后关机开机,进入bios,禁用集成显卡.结果启

PC游戏玩家肯定会对各式各样的AA抗锯齿技术很熟悉,而今天本文的主角就是NVIDIA今年才推出的新型抗锯齿技术"FXAA". FXAA在某种程度上有些类似于AMD之前宣传的MLAA(形态抗锯齿).但远比后者低调.所以非常多玩家可能还从来没听说过.可是假设你玩过<永远的毁灭公爵>或者<F.3.A.R>.应该会有所耳闻. 今天我们就来实际測測多款显卡上的FXAA性能和画质表现.并将其与MLAA进行简单对照. 什么是FXAA? FXAA全称为"Fast Ap

It's so painful to install nVidia driver by hand on linux. If you remove it or you want to upgrade by all your hand, you ought to need be very patient about this stuff coz it will kill you a lot of time. first you need to download the latest driver f

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