WSL2和CUDA踩坑   WSL2里可以直接跑cuda了, 目前(2020年10月) 功能可用, 但bug很多, 不够完善     1. 安装     主要参考: https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html          注意:         1. 目前需要加入windows体验计划, 并选dev通道, 更新到开发版的windows         2. 开启hyper-v/wsl/虚拟化平台等windows的功能并安好w

实际工作当中,经常维护好几个项目的代码,不同项目依赖的TF版本不一致问题.网上找了好多资料,但是每次遇到的问题都不一样,每次都要去查(就是是一样的问题,解决办法也可能会不一样)每次踩坑无数,今天痛定思痛,下决心总结一下. 基本概念 CUDA:用于GPU编程的语言,跑TF的时候用了GPU,TF里面很多函数(或者依赖库)是CUDA语言编写的.不同TF版本需要不同的CUDA. cuDNN:NVIDIA为深度学习,矩阵运算写的一个加速库.CUDA版本必须和cuDNN版本匹配.cuDNN和TF版本匹配与否

00.CUDA简介 CUDA和GPU的并行处理能力来加速深度学习和其他计算密集型应用程序 01.CPU+GPU协同架构 02.部署环境 [docker@lab-250 ~]$ cat /etc/*release NAME="Red Hat Enterprise Linux Server" VERSION="7.0 (Maipo)" ID="rhel" ID_LIKE="fedora" VERSION_ID="7.0&

如果稍不注意:系统内核.GCC.下载的版本不对应.安装过程中选项选择不正确,在NVIDIA驱动 + CUDA 安装完后可能会遇见一些问题. 一.登陆不进桌面 可能的操作: (1)nivida驱动安装完之后,重启电脑,发现GPU无法正常使用,出现无法登录桌面系统.分辨率改变等问题. (2)CUDA安装完之后,重启电脑,发现GPU无法正常使用,出现无法登录桌面系统. (3)系统软件升级之后(一般是使用了 sudo apt-get update),重启,在登陆界面输入密码后,回车,闪现一次黑屏和一些代

0.基础包 确保已安装 yum install mpfr cpp ppl cloog-ppl gcc kernel-devel pcre-devel libpcap-devel yum-plugin-priorities yum-conf libyaml libyaml-devel libnet flex bison gcc-c++ 第三步很坑的一点,官方文档也没写,要提前安装file-devel yum install file-devel ubuntu需要magic-devel 1.安装CU

● nvcc 编译流程图 ● sm 是向前兼容的,高的版本号是在低版本号的基础上添加了新功能得到的,同一 compute_XY 编译的 .cu 文件仅能向后 sm_ZW 的实 GPU 版本(Z > X) ● 虚拟 GPU 完全由它提供给应用程序的一组功能或特征来定义 ● PTX 可以视为虚拟 GPU 的 汇编,以文本格式表示,便于进一步编译为各格式的二进制机器码 ● 编译时应尽量降低虚拟 GPU 版本(增加兼容性),同时尽量提高实际 GPU 版本(在知道运行 GPU 的情况下) ● 即时编译(J

洋洋洒洒一大篇,就没截图了,这几天一直在折腾这个东西,实在没办法,不想用Linux但是,为了Caffe,只能如此了,安装这些东西,遇到很多问题,每个问题都要折磨很久,大概第一次就是这样的.想想,之后应用,应该还会遇到很多问题吧,不过没办法了,骑虎难下!!这里有个建议是,如果将来要做大数据集,最好事先给Linux留多点空间,比如Imagenet,估计500G都不为过.另外,请阅读完,至少一个部分再进行动手操作,避免多余的工作,写作能力有限,尽请见谅.        这篇安装指南,适合零基础,新手操

1.目标 <1>显卡性能参数: <2>方案可行性: 2.平台信息 2.1.查看当前显卡信息 命令:  lspci |grep VGA  信息:  01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GK106 [GeForce GTX 645 OEM] (rev a1) 解析:  GK106,是一个由英伟达公司制造的适配器图形处理和加速核心芯片. 从NVIDIA支持的矩阵表中查找出GK106支持格式分别为:  NVDEC解码:

操作 看显卡 lspci | grep N 01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GM107M [GeForce GTX 960M] (rev a2) 07:00.0 Network controller: Intel Corporation Dual Band Wireless-AC 3165 Plus Bluetooth (rev 99) ubuntu-drivers devices lshw -numeric -C display 驱动下载 h

2020/5/29 在 windows10 上面安装 CUDA 和 cuDNN 0.简单了解一下 CUDA 和 cuDNN 1)什么是 CUDA CUDA(ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题. 2)什么是cuDNN NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库.它强调性能.易用性和低内存开销.NVIDIA cuDNN可以

Linux 2 的 Windows 子系统上发布 CUDA 为响应大众需求,微软 宣布 在 2020 年 5 月的 建造 大会上推出了 建造 ( WSL 2 ) – GPU 加速功能.这一特性为许多计算应用程序.专业工具和工作负载打开了大门,目前这些应用程序.专业工具和工作负载只能在 Linux 上运行,而且可以从 GPU 加速中获益. 图 1. 显示在 wsl2 容器中运行 linuxai 框架时涉及的层的堆栈图像. 最重要的是, NVIDIA CUDA的加速现在来到了 WSL .本文将讨论对

1.C#跨平台物联网通讯框架ServerSuperIO(SSIO)介绍 <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>1.4种通讯模式机制. <连载 | 物联网框架ServerSuperIO教程>2.服务实例的配置参数说明 3.1    概述 定位ServerSuperIO(SSIO)为物联网通讯框架,就是因为这个框架是以“设备”(驱动)为核心构建,“设备”是泛指传感器.下位机.PC机等各类数据源,数据源有自己的通讯协议或数据传输格式:ServerSuperIO并不是以IO

目录: 1.什么是CUDA 2.为什么要用到CUDA 3.CUDA环境搭建 4.第一个CUDA程序 5. CUDA编程 5.1. 基本概念 5.2. 线程层次结构 5.3. 存储器层次结构 5.4. 运行时API 5.4.1. 初始化 5.4.2. 设备管理 5.4.3. 存储器管理 5.4.3.1. 共享存储器 5.4.3.2. 常量存储器 5.4.3.3. 线性存储器 5.4.3.4. CUDA数组 5.4.4. 流管理 5.4.5. 事件管理 5.4.6. 纹理参考管理 5.4.6.1.

  linux i2c驱动架构-dm368 i2c驱动分析   在阅读本文最好先熟悉一种i2c设备的驱动程序,并且浏览一下i2c-core.c以及芯片提供商的提供的i2c总线驱动(i2c-davinci.c).标题党请见谅! 其实i2c接口非常的简单,即使用51单片的gpio来模拟i2c,编写一个e2prom或者其他i2c接口的驱动程序,也不是什么难事,几百行代码就能搞定. 但是Linux的i2c驱动体系结构却有相当的复杂度,不管是叫linux i2c驱动还是单片机i2c驱动,其根本还是操作so

本博实时更新<Linux设备驱动开发具体解释(第3版)>的最新进展. 2015.2.26 差点儿完毕初稿. 本书已经rebase到开发中的Linux 4.0内核,案例多数基于多核CORTEX-A9平台. [F]是修正或升级:[N]是新增知识点:[D]是删除的内容 第1章 <Linux设备驱动概述及开发环境构建>[D]删除关于LDD6410开发板的介绍[F]更新新的Ubuntu虚拟机[N]加入关于QEMU模拟vexpress板的描写叙述 第2章 <驱动设计的硬件基础> [

下面是一个简单全面的使用NdisWrapper的指南.这是从Beginning Ubuntu Linux, Second Edition中提炼出来的. 这份指南是第8章的一部分.该章给出了在Ubuntu下配置硬件(包括网络设备,打印机,扫描仪,3D显卡等等)的详细说明. 除了详细介绍怎样安装/删除NdisWrapper驱动,这份3500多字的指南还包括了精确匹配正确的硬件驱动,从Windows驱动文件中提取必要的文件等关键步骤.这些步骤在其他的指南中往往被忽视了,但它们往往是许多用户难以逾越的障

之前我们加载驱动都是利用INSTDRV这个应用,其原理是在注册表中写入相应的字段,这一节我们手动编写代码去加载驱动,其原理类似:

一. 先下载自己显卡对应的linux版本的驱动文件, 一般都是.run的一个文件. 二.如果是新安装的系统,先安装编译环境,gcc,kernel-devel,kernel-headers  (联网) [root@localhost ~]#yum -y install gcc kernel-devel kernel-headers 安装可能花费数分钟... 原版本的gcc是4.4.7 升级gcc到4.8.,以支持C++11. 三.修改/etc/modprobe.d/blacklist.conf 文

目录 1. 删除原有驱动 2. 安装依赖 3. 禁用nouveau驱动: 4. reboot 5. 获取kernel source (important) 6. 关掉x graphic 服务 7. 安装nvidia驱动 8. 挂载Nvidia驱动 9. 检查驱动是否安装成功 10. 返回图形界面 11. reference 首先ctrl + alt + F1进入字符界面 1. 删除原有驱动 sudo apt-get purge nvidia* sudo apt-get autoremove su

一.新建项目 打开VS2017 → 新建项目 → Win32控制台应用程序 → “空项目”打钩 二.调整配置管理器平台类型 右键项目 → 属性 → 配置管理器 → 全改为“x64” 三.配置生成属性 右键项目 → 生成依赖项 → 生成自定义 → 勾选“CUDA 9.0XXX” 三.配置基本库目录 注意:后续步骤中出现的目录地址需取决于你当前的CUDA版本及安装路径 右键项目 → 属性 → 配置属性 → VC++目录 → 包含目录,添加以下目录: C:\Program Files\NVIDIA G