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

操作系统在做硬件适配时,经常会检查系统内核是否支持硬件的显卡:如果不支持,则一般是通过升级内核或者该型号对应品牌的显卡驱动来解决(开源或者闭源): 操作流程如下 1> 查询本机的显卡型号 因显卡一般是PCI接口,可以通过lspci查询显卡相关信息,下图可以看出有两张显卡, 集成显卡 硬件厂商 Intel      名称型号: Xeon E3-1200 v3/4th Gen Core Processor  PCI ID: 8086:0412 独立显卡 硬件厂商 NAVIDA  名称型号:GF119

http://www.nvidia.cn/object/quadro_pro_graphics_boards_cn.html NVIDIA® Quadro® 专业显卡让地球学家以及时装设计师等许多专业人士能够超越传统 3D 立体技术,获得由得到全面支持的四路缓冲所提供的 3D 立体呈现技术.通过搭配使用 3D 立体眼镜.支持 3D 技术的显示器以及支持本技术的 Quadro 图形解决方案,所有采用 Open GL 四路缓冲立体技术的专业应用程序均可轻松实现身临其境的 3D 立体体验. 四路缓冲立

注:本文原创,作者:Noah Zhang  (http://www.cnblogs.com/noahzn/) 决定加入深度学习的大军,感谢导师给配了台新设备!第一次接触服务器并配置开发环境,整个过程中遇到不少坑,但是好在最后都成功解决了.不过有点担心的是,Tesla k40c 默认还要一个辅助供电,我目前只插了8pin的供电接口,6pin的供电接口没插,不知道后续计算会不会受影响……心里怕怕的…… 首先报一下硬件配置: 服务器:联想TD350: CPU:Intel® Xeon(R) CPU E5

关于Avizo或Amira中体渲染不显示的问题,常常有人在问,有人甚至怀疑软件有问题,今天就这个话题总结如下: 首先我们要清楚像Avizo或Amira之类的三维可视化软件,必须是在配有专业显卡的工作站或其他机器上才可以正常运行. 从Avizo或Amira厂商的硬件配置推荐中,我们可以看到需要有NVIDIA或AMD的专业显卡,但从我个人的实践来说,NVIDIA的肯定能跑Avizo或Amira,如果是AMD,看运气,也许是我玩的太Low,没遇到更高端的AMD显卡(有AMD专业显卡下Avizo玩的溜的

最近因为做一个3D的项目,换上了一块Nvidia的显卡.然而,在使用的过程中,发现最大化和最小化窗口时的动画有卡顿现象,并且一般出现一次后便不会再出现, 可是等一会又会出现同样问题. 我以前使用i7的集显中都没有遇到aero卡顿的情况,虽然这块卡是块中低端的专业显卡,再不济也不至于不如集显.更换过多个驱动依然如此.拿GPUZ试了一下,发现显卡在工作过程中会自动降频. 在网上查了一下,貌似是一项叫做的NVIDIA PowerMizer技术在作祟,简单的来讲就是智能降频:但侦测到电脑在使用桌面等低负

获得WPA\WPA2 握手包的方法有很多,下面介绍通过aircrack-ng工具包来载获握手数据包. 1.下载aircrack-ng工具包. 2.终端里输入 sudo airmon-ng start wlan0 启动数据监控模式. 3.终端里输入 sudo airodump -w wpa mon0 ( 此时监控端口应该为 mon0 ,DATA保存到以wpa命名的文件中了). 这时大家就可以看到要抓包的AP DATA为0 4.依次:网络连接图标->点鼠标左键->鼠标移到要抓取握手数据包的AP上面

引用自:http://tech.sina.com.cn/mobile/n/2011-06-20/18371792199.shtml 这篇文章写的深入浅出,把异构计算的思想和行业趋势描述的非常清楚,难得一见的好文章.按捺不住转一下.^_^   相对于串行计算,并行计算可以划分成时间并行和空间并行.时间并行即流水线技术,空间并行使用多个处理器执行并发计算,当前研究的主要是空间的并行问题.以程序和算法设计人员的角度看,并行计算又可分为数据并行和任务并行.数据并行把大的任务化解成若干个相同的子任务,处理

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,

在人工智能AI芯片与Maker创意接轨(上)这篇文章中,介绍人工智能与深度学习,以及深度学习技术的应用,了解内部真实的作业原理,让我们能够跟上这波AI新浪潮.系列文来到了中篇,将详细介绍目前市面上的各类AI芯片,进一步分析不同类型的芯片. 目前市面上对人工智能(AI)芯片常见的作法大致可分成五大类:通用型的CPU(Central Processing Unit).半通用型的GPU (GraphicsProcessing Unit).半专用型的FPGA (Field Programmable Ga

本文转载自:https://blog.csdn.net/qq_38906523/article/details/78730158 即将进入 2018 年,随着硬件的更新换代,越来越多的机器学习从业者又开始面临选择 GPU 的难题.正如我们所知,机器学习的成功与否很大程度上取决于硬件的承载能力.在今年 5 月,我在组装自己的深度学习机器时对市面上的所有 GPU 进行了评测.而在本文中,我们将更加深入地探讨: 为什么深度学习需要使用 GPU GPU 的哪种性能指标最为重要 选购 GPU 时有哪些坑需

                                                                         Ubuntu系统---nvidia驱动下载之问题 百度“英伟达驱动下载”,NVIDIA 驱动程序下载,https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn,想知道GRD .SD的区别,参考了几篇资料. 英伟达驱动,要与电脑的GPU型号相对应.可以单独安装,也可以不单独安装,在安装CUDA的时候,一起安装.

简介 Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎.Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架,Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法. Spark是Scala编写,方便

OpenCL(全称Open Computing Language,开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU).图形处理器(GPU).Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏.娱乐.科研.医疗等各种领域都有广阔的发展前景. 基本信息 OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GPU或

CUDA C++编程手册(总论) CUDA C++ Programming Guide The programming guide to the CUDA model and interface. Changes from Version 10.0 Use CUDA C++ instead of CUDA C to clarify that CUDA C++ is a C++ language extension not a C language. General wording improve

随身携带自己的maya习惯我们在一台电脑上设置好自己的使用习惯,包括自己定义的快捷键.标记菜单.界面颜色.工具架等信息,当换到另一个工作环境时再进行设置十分不便利,将自己的习惯随身带走有利于我们更快捷的投入到新的工作环境当中.在:C:\Documents and Settings\administrator\My Documents\Maya\prefs下有一些文件,这些文件包含了我们习惯的工作设定信息.把它们拷贝下来吧. 定制鼠标单击的有效区域有时候我们会发现在Maya 中选择很细小的物体或者

安装环境:Ubuntu14.04.显卡Tesla K40C+GeForce GT 705.tensorflow1.0.0.pycharm5.0 说明:原文见博客园,有问题原文下留言,不定期回复.本文作者吴疆,转载请备注. 本文可解决的问题: 1.tensorflow1.0.0环境搭建 2.Ubuntu14.04安装pycharm5.0 3.Ubuntu14.04上跑通faster rcnn_TF的demo程序 4.Ubuntu14.04上跑通faster rcnn_TF的训练过程 安装步骤如下:

Python菜鸟快乐游戏编程_pygame(博主录制,2K分辨率,超高清) https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006188025&share=2&shareId=400000000398149 上周,有个朋友对我说,Toby,你弄游戏编程这玩意没啥实用性,应该录制更多Python机器学习和人工智能的视频.我对那位朋友说,游戏就是人工智能最好的训练场所.不管扫雷,奥赛罗棋,围棋,象棋,跳棋,星际争霸都是基于算法的,通过

环境说明 系统:ubuntu16.04 显卡:Tesla k80 12G显存 python环境: 2.7 && 3.6 前提条件:cuda9.0 cudnn7.0 opencv3.4.0 安装cuda和cudnn教程 安装opencv3.4.0教程 实现YOLOV3的demo 首先安装darknet框架,官网链接 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet vim Makefile 根据情况修改Makefile,

最近在研究Tensorflow Serving生产环境部署,尤其是在做服务器GPU环境部署时,遇到了不少坑.特意总结一下,当做前车之鉴. 1 系统背景 系统是ubuntu16.04 ubuntu@ubuntu:/usr/bin$ cat /etc/issue Ubuntu 16.04.5 LTS \n \l 或者 ubuntu@ubuntu:/usr/bin$ uname -m && cat /etc/*release x86_64 DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_RE