http://blog.csdn.net/wu_nan_nan/article/details/45603299 声明: 本文部分内容来自网络.由于知识有限,有错误的地方还请指正.本帖为自己学习过程的记录帖,如果对您有帮助,我将荣幸之至.欢迎和我一起讨论,联系方式:新浪微博 @躺在草原看夕阳.   什么是显卡?     显卡(Video card,Graphics card)全称显示接口卡,又称显示适配器,是计算机最基本配置.最重要的配件之一.就像电脑联网需要网卡,主机里的数据要显示在屏幕上就需

本文转载自:https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036 ubuntu 18.04 安装GPU +CUDA+cuDNN : 目前,大多情况下,能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程,博主就目前自身实验室环境进行分析,总结一下安装过程. 1.实验室硬件配置(就需要而言): gpu : GeForce titan xp   12G 显存 内存: 64G 硬盘

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.按照本机显卡的最新版本,一般用驱动精灵安装,省事. 2.右击桌面->nvidia控制版本->"帮助"->"系统信息“ 3.这里有”显示“,主要记录了本显卡的cuda核心数,显存的大小,带宽等等 4.”组件“,主要记录了本显卡的cuda的各个组件的版本. 5.”组件“里面有一个nvcuda.dll的文件,查看它右侧的版本号,对应的我们就要下载cuda sdk的版本. 6.cuda sdk的各个版本下载地址:https://developer.nvidia.

查看安装包 pip list 本帖提供操作过程,具体操作网上有好多了,不赘述.红色字体为后来复现出现的问题以及批注 题外话: (1)python 的环境尽量保持干净,尽量单一,否则容易把自己搞晕,不知道自己后来项目开发的依赖包到底安装在哪里了. (2)无论是安装python2 还是python3,还是anaconda,一定要清楚自己的环境,不要一连装了好几个版本,会崩的. (3)查看环境变量,python的环境变量是否都被配置,如何配置,在安装python时就已经涉及到了,最后采用anacond

题记:从一开始不知道显卡就是GPU(虽然是学计算机的,但是我真的不知道…脑残如我也是醉了),到搞好所有这些环境前后弄了5天时间,前面的买显卡.装显卡和装双系统见另一篇博客装显卡.双系统,这篇主要记录我怎么配置后面的环境,虽然中间重装Ubuntu三次,后面安装过程也没差别. 基础平台:64-bit,Ubuntu14.04 1.安装NVIDIA驱动(参考技术文章,基本是复制啊,蟹蟹作者~) (1) 在官网下载NVIDIA驱动,根据自己买的型号选择下载,放到 /home/lvxia/ 目录下面,我下载

步骤简述: 1.安装GPU驱动(系统适配,不采取手动安装的方式) 2.安装依赖(cuda依赖库,caffe依赖) 3.安装cuda 4.安装cudnn(只是复制文件加链接,不需要编译安装的过程) 5.安装caffe 6.安装pycaffe 7.安装matcaffe  获取资源 cuda8.0 , cudnn ,caffe-master (暂未提供,网上下载) caffe-master:  git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 1.安装GPU(系统

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. 最新补充:我需要一台DIY的Deep learning workstation. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化

现在主要的并行计算设备有两种发展趋势: (1)多核CPU. 双核,四核,八核,...,72核,...,可以使用OpenMP编译处理方案,就是指导编译器编译为多核并行执行. (2)多线程设备(GP)GPU. 通用GPU,就是显卡,以nvidia公司的显卡为主.nvidia使用CUDA编程. 由于毕业的需要,现在开始学习CUDA编程.看了一段时间教程,目前环境已经配好,下面是一个简单的CUDA程序: 程序实现向量的加法操作,使用了一个block内部的512个线程. #include <stdio.h

本文转载自:https://blog.csdn.net/Zafir_410/article/details/73188228 前言 前面好一阵子忙于写论文和改论文,好久没有做新实验了,最近又回到做实验是的节奏,这感觉很爽. 去年实验室买了两台工作站(4路Titanx+2颗 Xeon CPU E5-2637 v3 @ 3.50GHz),刚开始安装cuda实在是糟心,花了一两天没有搞定,后来请教了一些大牛,搞定了,今年实验室又买了两台差不多服务器,只是GPU为 Titanx(Pascal),本以为安

最近用到这方面的知识,感觉这篇文章写的很好,为了方便自己查阅,就搬运了过来,如果牵涉到侵权,请联系我,我会删除该博文!!! 我们知道做深度学习离不开GPU,不过一直以来对GPU和CPU的差别,CUDA以及cuDNN都不是很了解,所以找了些资料整理下,希望不仅可以帮助自己理解,也能够帮助到其他人理解. 先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧.截图来自资料1(CUDA的官方文档): 从上图可以看出GPU(图像处理器,Graphics Processing Unit)和CPU(中央处理器,Central

CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商 NVIDIA 推出的运算平台. 0. 配置 显卡驱动的下载地址:Drivers - Download NVIDIA Drivers(根据自己的平台类型选择合适的显卡驱动) 1. 显卡 以 GeForce Gtx 1050 不同型号为例,其性能清单基本如下: 重点关注的参数: NVIDIA CUDA Cores,CUDA 核心数: 2. CUDA GPUS 查看不同系列和类型的 GPU(显卡) 对 CU

电脑环境 ubuntu 18.40 gpu  rtx2080ti 一.安装显卡驱动 刚开始尝试用手动安装方式安装驱动 下载了驱动程序但是因为没有gcc所以放弃这种方法 后尝试最简单的方式 在 菜单--软件和更新中--附加驱动 中会自动显示需要的驱动程序 但是遗憾的是我的这里显示的是 没有可安装的驱动 所以继续尝试其他方法 使用apt get 命令安装 如下 https://blog.csdn.net/breeze5428/article/details/80013753 在这之前需要禁用 nou

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

转自:http://luofl1992.is-programmer.com/posts/38830.html CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device.编程中最开始接触的东西恐怕是并行架构,诸如Grid.Block的区别会让人一头雾水,我所看的书上所讲述的内容比较抽象,对这些概念的内容没有细讲,于是在这里作一个整理. Grid.Block和Thread的关系 Thread  :并行运算的基本单位(轻量级的线程)Block   :由相互合作的一组线程组成.一个block中的th

https://zhidao.baidu.com/question/1238935513507031339.htmlGraphic Processing Unit,意思就是图形处理器啊,显卡的由GPU图形处理器,显存,外围电路,散热等等组成一个整体硬件设备,懂了么.比如显卡是一个车,GPU就好比引擎马达了,OK

http://blog.csdn.net/canhui_wang/article/details/51730264 摘要 本文主要讲述CUDA的threadIdx. 1. Grid,Block和Thread三者的关系 其中,一个grid包含多个blocks,这些blocks的组织方式可以是一维,二维或者三维.任何一个block包含有多个Threads,这些Threads的组织方式也可以是一维,二维或者三维.举例来讲:比如上图中,任何一个block中有10个Thread,那么,Block(0,0)

前面一篇blog里面描述了命令环缓冲区机制,在命令环机制下,驱动写入PM4(不知道为何会取这样一个名字)包格式的命令对显卡进行配置.这一篇blog将详细介绍命令包的格式. 当前定义了4中命令包,分别是0型/1型/2型和3型命令包,命令包由两部分组成,第一部分是命令包头,第二部分是命令包主体,命令包头为请求GPU执行的具体操作,命令主体为执行该操作需要的数据. 0型命令包 0型命令包用于写连续N个寄存器.包主体部分是依次往这些寄存器写的值.包头各个部分的意义为: 位 域名称 描述 12:0 BAS

数据传输测试,先从主机传输到设备,再在设备内传输,再从设备传输到主机. H-->D D-->D D-->H // moveArrays.cu // // demonstrates CUDA interface to data allocation on device (GPU) // and data movement between host (CPU) and device. #include <stdio.h> #include <assert.h> #in

需要安装pynvml库. 下载地址为:https://pypi.org/project/nvidia-ml-py/#history pip安装的命令为: pip install nvidia-ml-py 代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/1/19 17:40 # @Author : xiaodai import pynvml pynvml.nvmlInit() handle = len(pynvm

前几天买了张亮机卡,终于把主显卡成功直连到Unraid OS的虚拟机上了.然后就开始安装ubuntu系统开始配置环境,遇到了不少坑,特此记录. gcc版本问题 在安装显卡驱动的时候,不要修改gcc版本,使用与内核对应的版本(默认版本,1804应该是7.3.0).否则安装驱动会出现编译失败的问题. 新版本驱动自带Cuda10.1 装完驱动以后,使用nvidia-smi会发现看到Cuda10.1,不要慌,按照正常流程再装一边Cuda即可,然后再配置环境变量. 重装显卡驱动 如果驱动安装有问题,卸载重