原文地址: https://blog.csdn.net/m0_37462765/article/details/74394932 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/yiran103/article/details/78532855———————————————— 英伟达gtx不仅可以用来玩游戏,就深度学习任务而言,gtx具备的算力并不亚于tesla专业显卡.并且,游戏卡的价

1.查看笔记本自带算力 运行C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\extras\demo_suite目录下的deviceQuery.exe: CUDA Capability Major/Minor version number:    5.0 表示算力是5.理论上这个数字越大越好. 知乎答案:算力高于3.1就行,目测750m以上水平就可以跑深度程序. https://blog.csdn.net/u013925378/art

2021年下半年,NVIDIA发布了LHR版本显卡,对显卡算力进行了限制. 2022年5月8日,NBMiner发布NBMiner_41.0版本,在最新的内核中加入了100%LHR解锁器,适用于Windows和Linux版本. 本次NBMiner42,1版本更新为稳定性更新,解决了某些品牌无法解锁的问题. 注1:下载链接:点此下载NBMiner42.1+轻松矿工LHR解锁版+零基础中转教材 NBMiner v42.1-2022.05.25 解决LHR 解锁器无法在某些 GPU 上解锁的问题 当 到

​ 从6月初开始,6G显存的显卡开始出现CUDA Error:out of memory的问题,这是因为dag文件一直在增加,不过要增加到6G还需要最少两年的时间. 现在出现问题的原因是1.内核太古老,2.驱动太古老. ​编辑 解决办法,1.更新最新内核 2.更新512.15版显卡驱动,但不要更新最新版,最新版对LHR显卡进行了限制. 最新内核和512.15版本显卡点此下载:内核链接 2021年下半年,NVIDIA发布了LHR版本显卡,对显卡算力进行了限制. 2022年5月,NBminer在最新

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/267 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末

转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) 在之前两篇文章中我介绍了怎么编译Fast RCNN,和怎么修改Fast RCNN的读取数据接口,接下来我来说明一下怎么来训练网络和之后的检测过程 先给看一

安装ubuntu时赞美Rufus(建议ubuntu16.04.04),过程参考 https://www.cnblogs.com/willnote/p/6725594.html 安 装 前 一 定 要 注 意 确 认 当 前 硬 盘 的 存 储 格 式 是 MBR 还 是 GPT 输入法,浏览器,终端,CUDA.opencv.caffe等相关文件下载,参考百度.   方括号内容表示为变量,示计算机内实际文件(夹)而定   2018.04.18:建议安装cuda-v9.0/v10.0而非v9.1/9

一.GPU简介 1985年8月20日ATi公司成立,同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡,1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能,1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者,但那时候这种芯片还没有GPU的称号,很长的一段时间ATi都是把图形处理器称为VPU,直到AMD收购ATi之后其图形芯片才正式采用GPU的名字. NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念.GPU使显卡削减了对CPU

比特币从2008年开始启动,到09年创始区块的出现,甚至一直到10年和11年都只是中本聪自己一个人在运行这套程序.在早期这个极少数人参与到游戏里,大家运行一个软件,这个软件既是钱包也是挖矿软件,进行P2P转账. 但是当已经有交易所开始上线交易了,比如最早的交易平台日本Mt.Gox,中国也开始出现了BTCChina.这个时候行业开始发生了变化,因为比特币有了价格(兑真实货币). 到12年和13年,价格开始上升,尤其是塞浦路斯危机之后,有很多人开始对比特币感兴趣进行投资.这是第一次出现比特币暴富的故

Faster R-CNN教程 最后更新日期:2016年4月29日 本教程主要基于python版本的faster R-CNN,因为python layer的使用,这个版本会比matlab的版本速度慢10%,但是准确率应该是差不多的. 目前已经实现的有两种方式: Alternative training Approximate joint training 推荐使用第二种,因为第二种使用的显存更小,而且训练会更快,同时准确率差不多甚至略高一点. Contents 配置环境 安装步骤 Demo 建立自

机器推理在深度学习的影响下,准确性越来越高.速度越来越快.深度学习对人工智能行业发展的贡献巨大,这得益于现阶段硬件计算能力的提升.互联网海量训练数据的出现.本篇文章主要介绍深度学习过程中如何选择合适的GPU显卡,如果你是深度学习新手,希望这篇文章对你有帮助. 推理用到的硬件分两种,一种是专业AI硬件公司出的AI芯片,一种就是我们平时熟知的GPU显卡了,前者不太适合入门学习,而后者无论从入门难度还是性价比上讲,对于新手来说都是优先的选择.而GPU显卡主流厂商大概两家,一个Nvidia,一个AMD,

不多说,直接上干货! You must choose one of the following types of TensorFlow to install: TensorFlow with CPU support only. If your system does not have a NVIDIA® GPU, you must install this version. Note that this version of TensorFlow is typically much easier

接上一篇:AI:IPPR的数学表示-CNN基础结构进化(Alex.ZF.Inception.Res.InceptionRes). 抄自于各个博客,有大量修改,如有疑问,请移步各个原文.....  前言:AutoML-NasNet VGG结构和INception结构.ResNet基元结构的出现,验证了通过反复堆叠小型inception结构可以构建大型CNN网络,而构建过程可以通过特定的规则自动完成.自动完成大型网络的稀疏性构建出现了一定的人为指导,如Mobile.xception.Shuffle.

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

即日起,百度大脑发布“AI开发者战疫守护计划” 大疫当前,人人有责,携手开发者共同出击抗击疫情 基于百度大脑AI开放平台和飞桨深度学习平台,积极运用算法.算力.软件等“武器”助力抗疫!   谁能参与计划?   正在进行疫情防控相关应用开发.或疫情期间有需要的企业.机构和开发者,都可以参与!   如何加入计划?   您可以通过登录百度大脑AI开放平台官网.飞桨深度学习平台直接获取基础接口能力. 更多技术/资源需求,您可以留下线索.或通过电子邮箱baidu_ai@baidu.com与我们联系,我们进

面对新冠肺炎疫情,AI开发者们正在积极运用算法.算力.软件等“武器”助力抗疫.针对开发者们在疫情防控期间的开发与学习需求,2月6日,百度大脑推出“AI开发者‘战疫’守护计划”, 正在进行疫情防控相关应用开发.或疫情期间有需要的企业.机构和开发者,都可以通过该计划获得免费的技术服务和线上AI培训课程. 据了解,百度大脑“AI开发者‘战疫’守护计划”将为开发者提供免费技术服务和免费线上课程两大支持,希望能基于百度大脑AI开放平台和飞桨深度学习平台,更好地实现数据.算法.算力等资源的共享,激发开发者的

前言 之前给大家分享过opencv在jetson nano 2gb和ubuntu设备中使用并且展示了一些人脸识别等的小demo.但是对于图像处理,使用gpu加速是很常见 .(以下概念介绍内容来自百科和网络其他博主文章) GPU介绍(从GPU诞生之日起,GPU的设计逻辑与CPU的设计逻辑相差很多.GPU从诞生之日起,它的定位是3D图形渲染设备.在设计GPU时从其功能出发,把更多的晶体管用于数据处理.这使得GPU相比CPU有更强的单精度浮点运算能力.人们为了充分利用GPU的性能,使用了很多方法.这)

搞深度学习如何能够不与浑身是“核”的显卡打交道呢? 人工智能的兴起除了数据量的大量提升,算法的不断改进,计算能力的逐步提高,还离不开软件基础设施的逐步完善.当下的主流的深度学习工具软件无论是Caffe还是Theano或者是Tensorflow全部都离不开GPU显卡加速技术的支持.当下的基于GPU加速的主流的深度学习环境就是linux下的cuda.作为NVIDIA目前辅科学计算加速的性能优良的产品,Tesla K80当仁不让地成为了理想对象.可是由于linux开源的特性,nouveau成为Ubun

获取nvidia显卡的cuda算力,在编译cuda相关代码时候可能用到. 前提: 安装了visual studio 安装了cuda(cuda应该在vs之后安装) 安装了cmake 代码 https://github.com/zchrissirhcz/check_ComputeCapability 代码是C++写的,我添加了cmake支持,可以跨平台使用. 默认run-vs2015.bat能得到运行结果如下:

1. 安装基础依赖环境 yum -y install gcc kernel-devel kernel-headers 2.查看内核和源码版本是否一致 查看内核版本: ls /boot | grep vmlinu #内核版本 查看源码包版本 : rpm -aq |grep kernel-devel 注意事项,保证内核版本和源码版本一样,否则,安装报错误 若内核和源码需要从FC官方网站上下载与内核版本对应的源码包进行安装.可以在以下网站下载并安装,或者直接挂载镜像找: 3.驱动下载 3.1屏蔽默认带