引言 最近由于更换项目,服务器也被换走,估计一时半会用不到GPU了,因此最近想把前一段时间做的一些工作,整理记录一下. 实验室采用的GPU有两款: 1. 服务器上的板卡:NVIDIA的Tesla K20C 2. 嵌入式开发板: 丽台代工的Tegra K1 软件环境为 RHEL6.5 Linux系统 +  CUDA 6.5 首先,附上自己写的一个MAKELIFE文件 MAKEFILE #Location of the CUDA Toolkit CUDA_PATH ?= "/usr/local/cu…

0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com…

把源代码跑起来了,将实验过程记录如下,用于新手入门. 今天和师兄师姐才跑通,来分享下心得.(预训练网络:ImageNet_model,训练集:PASCAL VOC2007, GPU) 首先,整个train and test过程不是唯一的,理解的越深才能越熟练. 下来,进入正题: 1.git clone源代码.一定要选recursive模式.(否者caffe这个包不在源代码里,编译会报错) 2.进入lib文件夹,make一下下. 3.下来在caffe的目录下,cp Makefile.config.…

作者:Dominik Göddeke                 译者:华文广 Contents 介绍 准备条件 硬件设备要求 软件设备要求 两者选择 初始化OpenGL GLUT OpenGL 扩展 OpenGL 离屏渲染 GPGPU 概念1: 数组 = 纹理 在CPU上建立数组 在 GPU上生成浮点纹理 数组索引与纹理坐标一一对应 使用纹理作渲染对像 把数据从CPU数组传输到GPU的纹理 把数据从GPU的纹理传输到CPU数组 一个简单的示例 GPGPU 概念 2: 内核 = 着色器 面向…

71 mac boook pro 无 gpu 下caffe 安装 1.首先安装homebrew工具,相当于Mac下的yum或apt ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 2.安装Caffe依赖 $ brew install -vd snappy leveldb gflags glog szip lmdb $ brew tap homebrew/s…

官网: http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#compilation 参考网站: http://www.cnblogs.com/dupuleng/articles/4213834.html http://www.cnblogs.com/empty16/p/4793404.html ------------------------------------------------------------------------------…

首先,正确安装OpenCV,并且通过测试. 我理解GPU的环境配置由3个主要步骤构成. 1. 生成关联文件,即makefile或工程文件 2. 编译生成与使用硬件相关的库文件,包括动态.静态库文件. 3. 将生成的库文件加入到程序中,加入过程类似于OpenCV库的添加过程. 详细操作参见: http://wenku.baidu.com/link?url=GGDJLZFwhj26F50GqW-q1ZcWek-QN2kAgVJ5SHrQcmte-nx9-GyIUKxGwIvtzJ_WoBddvasI…

root@k-Lenovo:/home/k# sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler root@k-Lenovo:/home/k# sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev root@k-Lenovo:~# sudo apt…

原文作者:FreeAquar 原文出处:http://www.cnblogs.com/FreeAquar/ 本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利. 最近在学习cuda编程,看了一些资料后,觉得差不多可以通过看sdk中的例子学习学习多GPU的编程了.当打开sdk后,发现里面的代码往往是几个代码互相调用连接的.只能对里面的makefile进行make才能得到结果.于是开始了自学makefiled的艰辛道路.…

上一篇一步一步写一个简单通用的makefile(二) 里面的makefile 实现对通用的代码进行编译,这一章我将会对上一次的makefile 进行进一步的优化. 优化后的makefile: #Hellomake #Magnum, 2014-10-20 # 指令编译器和选项 CC=gcc CFLAGS=-Wall # 需要链接库的库名,比如libm.a,就是-lm,需要去掉前面的lib和后面的.a LIBS=-lm # 设置默认搜索头文件的路径,优先是这个,然后是系统路径 IncludeDir…