在Linux上安装驱动,这事情多半是跑CUDA程序的人才会搞的,多年前学CUDA时为这一步骤头疼的很,现如今已经比较熟悉了,今日给出一些记录. 首先,在NVIDIA官方网站上找到驱动下载页面: https://www.nvidia.cn/Download/Find.aspx?lang=cn 查询到可以使用的驱动版本,如下: BETA版过新,稳定性尚未可知,选择非beta版本的最新版驱动,即 415.27版本. 下载链接页面: https://www.nvidia.cn/download/driv

前几天买了一张RTX2060显卡,想自学一下人工智能,跑一些图形计算,安装Ubuntu18.04后发现英伟达显卡驱动安装还是有点小麻烦,所以这里记录一下安装过程,以供参考: 1.卸载系统里低版本的英伟达驱动 sudo apt-get purge nvidia* 2.把显卡驱动加入PPA sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers sudo apt-get update 3.查找英伟达显卡驱动最新版本号 sudo apt-cache search nv

你可以依次点击"开始→程序→附件→命令提示符",键入:msiexec /unregister, 然后再键入msiexec /regserver.应该就能解决. 更多的参考:How to Start/Stop Windows Installer service Win+R 输入 msconfig 后可以自行改变启动选项.

第一步.安装深度的"显卡驱动器" 在deepin v20 中默认没有显卡驱动管理器,需要命令行安装,命令如下(刚开始一直出错,当我第一次打开应用商店,就可以安装了,好神奇): sudo apt install deepin-graphics-driver-manager 安装深度的"显卡驱动器",切换到因特尔默认驱动,然后重启两次,确认切换成功后,进行下一步. 第二步.卸载英伟达开源驱动 如果刚刚安装好系统,什么都没操作,那么这一步可以省略. sudo apt au

2006年,机器学习界泰斗Hinton,在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ,自此,神经网络再次走进人们的视野,进而引发了一场深度学习革命.深度学习之所以如此受关注,是因为它在诸如图像分类.目标检测与识别.目标跟踪.语音识别.游戏(AlphaGo)等多个领域取得了相当优秀的成绩,掀起了又一波人工只能浪潮.深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术,近年来得到了突飞猛进的发展,这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升.英伟达公司研发的图形处理器(Graphics

虽然FFmpeg本身有cuvid硬解,但是找不到什么好的资料,英伟达的SDK比较容易懂,参考FFmpeg源码,将NVIDIA VIDEO CODEC SDK的数据获取改为FFmpeg获取,弥补原生SDK不能以流作为数据源的不足.所用SDK版本为Video_Codec_SDK_7.1.9,英伟达官网可下载. 1.修改数据源 首先是FFmpeg的一些常规的初始化 bool VideoSource::init(const std::string sFileName, FrameQueue *pFram

硬件加速 并行计算 OpenCL OpenCL API VS SDK 英伟达硬件编解码方案 基于 OpenCL 的 API 自己写一个编解码器 使用 SDK 中的编解码接口 使用编码器对于 OpenCL 和 SDK 的封装 硬件加速 硬件加速的学术名称是 GPGPU(General-purpose computing on graphicsprocessing units),中文名称是通用图形处理器.最基本的思想是使用 GPU 的运算能力完成原本需要 CPU 来进行的运算. 并行计算 GPU 是

1.系统信息 操作系统版本:CentOS7.X 显卡版本:英伟达 Tesla P100 其他软件包安装信息: CUDA 9.0 CUDNN 7.4.2.24 lightgbm 2.2.X Boost 1.61 CMake 3.12 特别说明,如果没有在官网找到你的显卡版本对应的驱动,请尽快寻找你的显卡提供商确认驱动信息,不要轻易尝试:那就是在浪费时间,切记! 2.安装P100驱动 这里安装P100驱动的方式,通过Yum Rpm包的安装方式,其他相关的Linux系统可以通过对应的包管理或者二进制的

前言 本文讲解如何在VS 2010开发平台中搭建CUDA开发环境. 当前配置: 系统:WIN7 64位 开发平台:VS 2010 显卡:英伟达G卡 CUDA版本:6.0 若配置不同,请谨慎参考本文. 第一步:下载CUDA 点击这里下载 cuda最新版.得到类似: cuda_6.0.37_winvista_win7_win8.1_general_64.exe 类型的安装包. 第二步:设置安装路径 运行安装程序,弹出安装过程中转文件路径设定框: 这个路径随便填无所谓,安装完后就会自动删除的,我就直接

为了了解,上来先看几篇中文博客进行简单了解: 如何理解Nvidia英伟达的Multi-GPU多卡通信框架NCCL?(较为优秀的文章) 使用NCCL进行NVIDIA GPU卡之间的通信(GPU卡通信模式测试) nvidia-nccl 学习笔记 (主要是一些接口介绍) https://developer.nvidia.com/nccl (官方网站) https://github.com/NVIDIA/nccl (官方仓库) https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/het

虽然FFmpeg本身有cuvid硬解,但是找不到什么好的资料,英伟达的SDK比较容易懂,参考FFmpeg源码,将NVIDIA VIDEO CODEC SDK的数据获取改为FFmpeg获取,弥补原生SDK不能以流作为数据源的不足.所用SDK版本为Video_Codec_SDK_7.1.9,英伟达官网可下载. 1.修改数据源 首先是FFmpeg的一些常规的初始化 bool VideoSource::init(const std::string sFileName, FrameQueue *pFram

本文來源地址:https://www.leiphone.com/news/201705/uo3MgYrFxgdyTRGR.html 与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上. 而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验.那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适的 GPU 呢?这篇文章将深入讨论这个问题,聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi,并将各主流显卡的性能.性价比制成一目了然的对比图,供大家参考. 先来谈谈选择 GPU 对

安装Ubuntu无法正常驱动英伟达,这时需要在启动参数中添加nomodset 如果不会添加参数可以参考这篇文章:安装ubuntu时黑屏三种解决办法

英伟达TRTTorch PyTorch JIT的提前(AOT)编译Ahead of Time (AOT) compiling for PyTorch JIT TRTorch是PyTorch / TorchScript的编译器,通过NVIDIA针对NVIDIA GPU的TensorRT深度学习优化器和运行时runtime.与PyTorch的即时(JIT)编译器不同,TRTorch是一种提前(AOT)编译器,这意味着在部署TorchScript代码之前,需要执行显式的编译步骤,以TensorRT引擎

这篇文章主要分析 NVCUVID 提供的解码器,里面提到的所有的源文件都可以在英伟达的 nvenc_sdk 中找到. 解码器的代码分析 SDK 中的 sample 文件夹下的 NvTranscoder 中包含了编码器和解码器的用法,编码器的内容不在这里分析,因为 FFMPEG 中已经包含了相关的代码,不需要其他的处理. 解码器在 SDK 中有一份封装,主要是 NvTranscoder 下的 VideoDecoder 类.目前这个类的具体用法还不是特别的清楚.分析将会从 main 函数开始. ma

举报 说到显卡,就不免令人想到英伟达和AMD两家面向个人消费级和企业级最大的显示芯片生产企业,英伟达和AMD,今天小编为大家简单的介绍一下英伟达的显卡选购方面的攻略,为一些想要购买显卡的用户提供一些参考. 从熟悉到精通 英伟达显卡N卡选购指南 英伟达公司的产品主要为五大类,包括:GeForce(精视显卡).Tegra(图睿移动处理器).ION(离子平台主板芯片).Quadro(专业图形卡).Tesla(服务器显示核心)等不同领域的产品分类.今天我们要讲的是英伟达的面向个人消费级的精视GeForc

基于英伟达Jetson TX1 GPU的HDMI图像输入的深度学习套件 [309] 本平台基于英伟达的Jetson TX1视觉计算的全功能开发板,配合本公司研发的HDMI输入图像采集板:Jetson TX1集合64位ARM A57 CPU与1 TFLOP/s 256核Maxwell GPU处理器,并具备4 GB LPDDR4 | 25.6 GB/s内存,16 GB eMMC存储:HDMI采集板使用Micro HDMI接口作为输入接口,并通过芯片TC358840XBG完成从HDMI到MIPI CS

英伟达GPU  嵌入式开发平台 1.         JETSON TX1 开发者组件 JETSON TX1 开发者组件是视觉计算的全功能 开发平台,旨在让您能够快速地安装和运行. 该组件带有 Linux 操作系统环境的存储,支持许多常见的 API,支持由 NVIDIA 完成的开发工具链.主板还设有诸多标准硬件接口,使其成为了高度灵活和可扩展的平台.这让它十分适合那些需要极高计算性能和极低功耗的应用. 2.         Jetson TX1模块 Jetson TX1 是全球首款模块化超级计算

摘要: 首届云原生计算国际会议(KubeCon + CloudNativeCon,China,2018)在上海举办,弹性计算研究员伯瑜介绍了基于虚拟化.容器化编排技术的云计算操作系统PouchContainer.PouchContainer是类似于CNCF Kubernetes项目的容器管理平台,支撑快速部署和弹性伸缩,可能会改变软件行业开发.测试.部署和应用的模式. [最新动态] 1.首届云原生计算国际会议上,弹性计算研究员伯瑜介绍了基于虚拟化.容器化编排技术的云计算操作系统PouchCont

谷歌出品的Colab笔记本,机器学习界薅羊毛神器,如今又有了新福利: 连英伟达最新一代机器学习GPU:Tesla T4都能免费蹭,穷苦羊毛党也顿时高端了起来. 英伟达的Tesla T4,是去年秋天才发布的新款GPU,专为AI推理任务进行了优化.它基于最新图灵架构,半精度浮点运算(FP16)峰值性能65 TFlops,4位整数运算(INT4)峰值性能260 TOPS.包含2560个CUDA核心,320个图灵张量核心,支持多精度推理. 谷歌云就是它的第一个大客户,2019年1月就用上了.GCP(Go

  欢迎关注我的公众号 [极智视界],回复001获取Google编程规范   O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   本文分享一下英伟达安培卡 vs 老推理卡硬件参数对比.    其中安培卡主要包括 A100.A40.A30.A16.A10.A2,老推理卡主要包括 T4.P4.P40.V100,本文主要用于从老推理卡迁移到新安培卡时应该会用到的参数对比调研,属于人肉汇总型,若数据有误,欢迎指正.    我们都知道,推理卡的发展速度很快,具有里程碑意义的是英伟达于