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

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

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:

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

---恢复内容开始--- 众多换脸软件中,DeepFaceLab其实是安装和使用最方便,更新最快的,但是由于其没有可是化界面,对于很新手来说,可能入门还是有点难度.那么今天就来介绍一款操作极其直观和简单的换脸软件OpenFaceSwap.这款软件的安装和使用体验和Fakeapp类似,但是软件内核“先进”很多,因为Fakeapp已经停更很久了,而OpenFaceSwap的内核一直在更新. OpenFaceSwap是什么? Openfaceswap 基于开源软件Faceswap而定制的图形界面版本.

官网:https://developer.nvidia.com/tensorrt 作用:NVIDIA TensorRT™ is a high-performance deep learning inference optimizer and runtime that delivers low latency, high-throughput inference for deep learning applications. TensorRT can be used to rapidly opti

原文链接:https://developer.nvidia.com/ffmpeg GPU-accelerated video processing integrated into the most popular open-source multimedia tools. FFmpeg and libav are among the most popular open-source multimedia manipulation tools with a library of plugins t

开篇废话 成熟与智慧其实和年龄相关,但绝不是完全由年龄决定,少年老成的人肯定是存在的,不是长得老,而是心态成熟,当然大多数老年人其实有些事情思考起来还是老原则,所以他们有时候做事没那么周到,所以一个人的成熟程度可以看他对事物的态度,什么事都一棍子打死,不是对就是错的,这种思考方式应该还是小学生水平,能够尊重别人,允许有不同意见,这才是成熟的人,什么事只有自己是对的,或者自己听到的消息都是正确的,我觉得这是吃奶的水平. 异构计算 异构计算,首先必须了解什么是异构,不同的计算机架构就是异构,上文书我

https://linuxconfig.org/how-to-install-the-nvidia-drivers-on-fedora-32 The NVIDIA Driver is a program needed for your NVIDIA Graphics GPU to function with better performance. It communicates between your Linux operating system, in this case Fedora 32

https://www.leiphone.com/news/201708/Z1MCetuoobEaHIqa.html 前言 在今年的计算机图形技术顶会 SIGGRAPH,英伟达并不是在单纯地展示自家的图形技术——我们都知道,单是讲讲显卡.讲讲图形,核弹厂就能吸引一大票观众,但其志不在此.当隔壁 AMD 展台秀着 Vega ,英伟达讲的却是自己在如何探索计算机图形与人工智能.VR/AR 的交集.如何借助这些新兴技术领域的跨界整合进一步推进图形技术的边界. 正如此次英伟达参会的主题——“Nvidia

搞深度学习如何能够不与浑身是“核”的显卡打交道呢? 人工智能的兴起除了数据量的大量提升,算法的不断改进,计算能力的逐步提高,还离不开软件基础设施的逐步完善.当下的主流的深度学习工具软件无论是Caffe还是Theano或者是Tensorflow全部都离不开GPU显卡加速技术的支持.当下的基于GPU加速的主流的深度学习环境就是linux下的cuda.作为NVIDIA目前辅科学计算加速的性能优良的产品,Tesla K80当仁不让地成为了理想对象.可是由于linux开源的特性,nouveau成为Ubun

新年伊始,泛CG继续起航! 2021年首期泛CG分享会 我们邀请了两位业界大咖一起分享 NVIDIA GPU实时渲染在建筑可视化领域的应用 新的一年,继续相约! 1.嘉宾介绍 魏老师从事设计可视化工作20年,在动画与BIM可视化行业有丰富的项目经验与教学经验. 曾参与多项重大工程项目,如上海"机场联络线建设工程"BIM技术汇报.展示动画项目:上海"苏州河深隧试验段"工程建设纪录片3D可视化项目:台州"星光耀广场"VR招商项目:上海"思南

在这之前,我用的Ubuntu都是系统自带的驱动, 由于分辨率没有任何问题, 所以一直没有安装Nvidia官方的驱动; 近期更新到 15.04 之后, 在播放avi 格式的常规视频时却出现闪烁的现象, 而且是一直闪, 无法观看, 不过音频没问题; 因此考虑是不是显卡驱动需要更新一下, 最初找了很多更新 Nvidia驱动的方法, 写了很多命令,结果都无法安装.一直提示nouveau正在使用中,禁不掉; 后来直接用系统内置的源来更新,居然成功了~ 命令如下: sudo apt-get update s

1. 安装基础依赖环境 yum -y install gcc kernel-devel kernel-headers 2.查看内核和源码版本是否一致 查看内核版本: ls /boot | grep vmlinu #内核版本 查看源码包版本 : rpm -aq |grep kernel-devel 注意事项,保证内核版本和源码版本一样,否则,安装报错误 若内核和源码需要从FC官方网站上下载与内核版本对应的源码包进行安装.可以在以下网站下载并安装,或者直接挂载镜像找: 3.驱动下载 3.1屏蔽默认带

安装环境:hp-Z440工作站.64位Ubuntu14.04(64位Ubuntu16.04).Cuda8.0.Cudnn5.1.Nvidia GeForce GT 705.Tesla K40c 本文可解决的问题:如何完全清空硬盘数据.Ubuntu系统启动U盘的制作.Ubuntu14.04系统安装.Ubuntu系统无线上网环境配置.NVIDIA驱动的安装.Cuda8.0环境安装与配置.Cudnn 5.1的安装及配置. 经过:由于项目需要,我们需要在Ubuntu系统上搭建tensorflow版的fa

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

1.显卡(GPU)是否支持CUDN https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 2.了解基础知识 1)CUDA(Compute Unified 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. 计算行业正在从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并用的“协同处理”发展.为打造这一全新的计算典范,NVIDIA™(英伟达™)发明了CUDA

原文链接:blog.csdn.net/xqj198404/article/details/20016279 NVIDIA链接:http://www.nvidia.cn/object/tesla_build_your_own_cn.html 组装属于您自己的Tesla个人超级计算机     如何打造属于你自己的Tesla个人超级计算机系统 本指南将帮助你组装一台Tesla个人超级计算机.如果你具备组装系统和工作站的经验,那么你可能希望打造一个属于自己的系统.不过,最简单的方法还是从这些经销商那里购