cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI nvidia-smi   当batch_size设置越大的时候,GPU加速越明显,但是batch_size设置太大的话,会影响训练效果

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

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

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

数据来源  https://www.sogou.com/labs/resource/cs.php介绍:来自搜狐新闻2012年6月—7月期间国内,国际,体育,社会,娱乐等18个频道的新闻数据,提供URL和正文信息格式说明:<doc><url>页面URL</url><docno>页面ID</docno><contenttitle>页面标题</contenttitle><content>页面内容</conten

bumblebee的作用是禁用nvidia独立显卡,需要使用独显时,使用”optirun 程序名“手动开启nvidia来运行需要加速的程序,如optirun vmware. 打开N卡设置: optirun nvidia-settings -c :8tips: 现在i系列的一般都是双显卡配置,请勿自行安装nvidia驱动.双显卡的机器,必须停止集成显卡才能正确安装nvidia驱动.不要用root用户运行,最好是用sudo运行.如果安装失败,可能无法进入任何一个界面,包括文字界面.解决办法,固定该主

Mac OS X 10.8 (OpenGL 3.2), MacOSX 10.9 (OpenGL 3.2 to 4.1) Windows with NVIDIA since 2006 (GeForce 8), AMD since 2006 (Radeon HD 2000), Intel since 2012 (HD 4000 / IvyBridge) (OpenGL 3.2 to OpenGL 4.5) Linux (OpenGL 3.2 to OpenGL 4.5) OpenGL3.2的手机 h

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0

CUDA软件 Windows 打开NVIDIA CUDA网站,选择需要下载的版本,依次选择Windows平台,x86_64架构,10系统,exe(local)本地安装包,再选择Download即可下载CUDA安装软件. 下载完成后,打开软件,选择自定义,按下图进行设置 点击下一步,直至安装结束 打开cmd命令行,输入nvcc -V,能够打印当前CUDA版本信息,说明安装成功 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2019

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

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

原文:http://news.160.com/?p=1890 在玩游戏中 经常 出现显示器驱动程序 NVIDIA Windows Kernel Mode Driver Version 已停止响应 并且己成功恢复  报错下面提供几种方法可以快速排除这类问题原因 (如上图 NVIDIA Windows Kernel Mode Driver ) 显示器驱动程序已停止响应 并且已成功恢复 出现这种情况的原因大概因素有如下几种: 驱动问题:如驱动不合适,驱动冲突.没有正确安装等驱动原因 硬件问题:新配置的

NVIDIA GRID 和 NICE DCV 技术用于实现 Linux 和 Windows® 图形加速虚拟桌面. NICE DCV: 满足 LINUX 和 WINDOWS 的远程 3D 通过 NICE 桌面云虚拟化 (DCV),用户即可利用 NVIDIA GPU 的功能及其灵活性访问为 3D 和图形密集型应用程序进行优化的 Linux 和 Windows® 虚拟桌面. 采用 OpenGL 或 Microsoft DirectX9.10 或 11 的应用程序可以通过 LAN 或 WAN 远程控制,

windows如何查看nvidia显卡(GPU)的利用率和温度 nvidia-smi 只要在文件夹C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe,把该文件拖到命令提示符窗口(win+R,再输入'CMD'进入),就可以显示关于GPU的信息,如下图所示: Windows 上不显示每个程序显存占用 N/A nvidia-smi 主要原因是这个功能在显卡显示画面时不能用 Not available in WDDM driver m

目录 前言回顾 最终解决: 0.关闭x服务 1.禁用nouveau 2.加入 3.更新 4.查找匹配驱动 5.选择推荐版本 6.等待安装后重启,nvidia-smi查看是否安装成功,或者lsmod | grep nvidia,成功结果如下 7.重启x服务 8.此时还不能进入图形界面,因为nomodeset还在,所以重启,在grub界面,此时按下`E'键 9.删除 nomodeset参数,在GRUB_CMDLINE_LINUX_DEFAULT="quiet splash之后,删除它,然后留一个空格

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