作者:冬瓜哥链接:https://www.zhihu.com/question/59184480/answer/166167659来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 显卡/GPU是具体干活的芯片,其从host端拿命令和数据.显卡驱动,分内核态和用户态两部分.内核态驱动只管将用户态驱动发过来的命令和数据准备好,通知GPU来拿,利用环形fifo来下发命令和数据指针,并追踪命令的完成状态.用户态部分,负责对shader程序的编译,编译成GPU的二进制代码指令

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.

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

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

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

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

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

写来给自己备忘,并不是什么教程- .- 下载安装包 Anaconda:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 显卡驱动:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive CUDNN:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-downl

1. 安装CUDA 禁用nouveau vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf 最后两行加入 blacklist nouveau options nouveau modeset=0 重新生成 kernel initramfs: update-initramfs -u 重启 reboot 输入 lsmod | grep nouveau 没有输出信息则禁用成功 安装CUDA 10.1 官网下载 cuda_10.1.168_418.67_linux.run 增加可执行权限

CUDA中确定你显卡的thread和block数 在进行并行计算时, 你的显卡所支持创建的thread数与block数是有限制的, 因此, 需要自己提前确定够用, 再进行计算, 否则, 你需要改进你的算法, 或者, 更新你的硬件了. 硬件方面总结 首先你需要知道你的显卡的Compute Capability , 在目前市面上绝大多数的都是支持1024 threads , 只有一些非常早期(Compute 1.x)的只是支持 512 threads. 如果是非常早期的一些显卡的话可以参阅这个Web

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下.本博主从2012年上高性能计算课程開始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中.使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择. 还有不到一年毕业.怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通.步步为营.顺便分享设计的一些经验教训.希望能给学习C

CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.” 编者注:NVIDIA的GeFoce 8800GTX发布后,它的通用计算架构CUDA经过一年多的推广后,现在已经在有相当多的论文发表,在商业应用软件等方面也初步出现了视频编解码.金融.地质勘探.科学计算等领域的产品,是时候让我们对其作更深一步的了解.为了让大家更容易了解CUDA,我们征得Hotball的本人同

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通 - Augusdi的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择.还有不到一年毕业,怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一

CUDA 深入浅出谈           “CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.”         “CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.” CUDA是什么?能吃吗? 编者注:NVIDIA的GeF

GPU和CPU区别 1,CPU主要用于处理通用逻辑,以及各种中断事物 2,GPU主要用于计算密集型程序,可并行运作: NVIDIA 的 GeForce 显示卡系列采用 GPU 特性进行快速计算,渲染电脑画面,比如大型游戏,图像处理等场景的画面 深度学习的训练过程中,包含了大量重复性的计算,利用 GPU 的计算和并行特性,可提高训练的效率,具备 GPU 特性的电脑显卡就有用武之地啦! 使用 GPU 的计算前需要做些准备,下面以 window 7 x64 系统为例子 一,检查显卡类型和计算能力 1,

CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择.还有不到一年毕业,怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通,步步为营,顺便分享设计的一些经验教训,希望能给学习CUDA的童鞋提供一定指导.个人能力所及,错误难免,欢迎讨论. PS:申请专栏好像需要先发原创帖超过15篇...

前提是电脑的显卡支持CUDA,N卡一般是支持的,如果是A卡就没办法了.主要针对Windows环境,Linux和Mac也有相应的安装包.CUDA环境搭建:Step1:安装代码环境VS2010:Step2:更新Nvidia驱动:Step3:安装CUDA toolkit:Step3:安装gpu computing sdk;Step1~Step3相关软件包可以在NVIDIA社区下载,Step4:检测是否安装成功Step4.1:进入安装路径:C:\ProgramData\NVIDIA Corporatio

chmod Document 这里Document是一个文件夹,文件夹中还有好多子文件,可以发现执行了这条指令以后,其子文件夹的权限并没有改变. 要想改变其子文件夹的权限,应该执行 Document/ 对于想要编译内核或者安装瑞昱网卡驱动的人来说,需要安装对应系统内核的headersudo apt-get install linux-headers-generic 查看pci设备和驱动: sudo lspci -knn 安装pure-ftpd服务器端 sudo apt-get install p

目录 前言 第一步:安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 第四步:测试 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没

首先是安装ubuntu16.04 A.制作u盘启动盘(提前准备好.ios文件): 1.安装u盘制作工具unetbootinsudo apt-get install unetbootin2.格式化u盘sudo fdisk -l #查看U盘盘符,假设为/dev/sdbsudo umount /dev/sdb #先卸载u盘sudo mkfs.vfat /dev/sdb #格式化为fat32模式3.使用unetbootin制作u盘镜像方法如图所示(此图为windows下unetbootin截图,ubun