你能在这里找到你的 GPU 的计算能力: https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#Supported_GPUs

推荐博客:https://www.linuxidc.com/Linux/2017-11/148629.htmhttps://blog.csdn.net/yggaoeecs/article/details/79163789 此教程主要借鉴自: GPU版:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138870.htm CPU版:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135034.htm 1   电脑配置及软件说明 1)    

要求已经安装好了CUDA 8.0 以及OpenCV3.1.0 YOLO官方网站 配置darknet git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make 如果没有报错输入 ./darknet 得到输出 ./darknet <function> 说明darknet配置成功 打开Makefile文件,将开头几行改为 GPU= CUDNN= OPENCV= 接着查询自己GPU的计算能力,查看Makefile是否包含,如下我的GPU

0.目的 刚刚学习faster rcnn目标检测算法,在尝试跑通github上面Xinlei Chen的tensorflow版本的faster rcnn代码时候遇到很多问题(我真是太菜),代码地址如下: https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 1. 运行环境配置 代码的README里面说明了,环境要求既有是这个git里面的,还有就是rbg的caffe代码中也有了一些环境.基本上包括: python2.7 CUDA(并行计算库)>=6.0 cud

概述:用rpm安装和管理软件(rpm解决依赖性),用yum安装与管理软件(yum解决依赖性). 1.linux的软件 linux能够说是一款改变时代的操作系统,可是一个操作系统再优秀假设没有好用的应用跑在上面,也不会流行起来,严格意义上讲操作系统也是软件,是系统软件.1991年linux系统诞生了,可是在他诞生之前有非常多优秀的程序猿參加了GNU计划,编写了非常多"自由"软件. GNU计划.又称革奴计划,是由Richard Stallman在1983年9月27日公开发起的.它的目标是创

查看网络结构: (1)利用caffe自带的Python,可以将*.prototxt保存为一张图片, sudo  python python/draw_net.py  *.prototxt  *.png  --rankdir=BT(或者,TB,LR,RL) (2)利用Netscope,可以生成网络结构,并带有详细信息, http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html http://ethereon.github.io/netscope/#/ed

本文转自:https://www.solarck.com/compile-tensorflow-gpu.html 我的电脑系统是基于 Archlinux 的 Manjaro,软件包更新的比较激进,很早就已经是 CUDA 9.2 了,而目前 Tensorflow 的官方编译版本对 CUDA 的支持还只停留在 CUDA 9.0.由于还不太会用 mxnet 和 pytorch,这时倍加想念 Keras 的简单.最近忙里偷闲研究了一下编译安装 Tensorflow,发现还挺简单的,把成功的喜悦分享出来,

TensorRT 加速性能分析 Out-of-the-box GPU Performance 模型推理性能是什么意思?在为用户评估潜在的候选项时,不测量数据库查询和预筛选(例如决策树或手动逻辑)的贡献.使用估计器对特征列进行预处理,并通过网络复制输入/结果. 有两个主要推理上下文: 离线推理-一次预先计算多个用户的概率 在线推理-为特定用户实时推荐 因此,可能有兴趣优化三个指标: 吞吐量,例如用户/秒(离线) 单次推理延迟(在线) 满足设置的延迟约束时的吞吐量 在使用TensorFlow的sto

包的查询及清理 列出所有本地软件包(-Q,query查询本地:-q省略版本号) $ pacman -Qq (列出有816个包) 列出所有显式安装(-e,explicitly显式安装:-n忽略外部包AUR) $ pacman -Qqe (列出200个包) 列出自动安装的包(-d,depends作为依赖项) $ pacman -Qqd (列出616个) 列出孤立的包(-t不再被依赖的"作为依赖项安装的包") $ pacman -Qqdt (列出35个) 注意:通常这些是可以妥妥的删除的.(

查看显存使用情况的命令: $ nvidia-smi 周期性地查看GPU使用情况则使用命令: $ watch -n nvidia-smi 其中数字10表示每十秒刷新一次GPU使用状态. 具体如下所示:重要的参数主要是温度.内存使用.GPU占有率,具体如下红框所示. https://blog.csdn.net/yao_yao_2015/article/details/53404389

GPU Compute Capability Tesla K80 3.7 Tesla K40 3.5 Tesla K20 3.5 Tesla C2075 2.0 Tesla C2050/C2070 2.0 Tesla M40 5.2 Tesla K80 3.7 Tesla K40 3.5 Tesla K20 3.5 Tesla K10 3.0 Tesla M20xx 2.0 Quadro M6000 24GB 5.2 Quadro M6000 5.2 Quadro K6000 3.5 Quadr

顶点这边 我看powerVR也就是说苹果也是如此 还有mali 目前看这俩平台的顶点数据都有这样一步优化 一个render pass的所有顶点shade的时候 先算pos 用这个结果拿最上一层顶点数据 只对这部分顶点做其它数据varyings的计算 这样cull那些顶点都不需要计算除了pos外的其它数据了 它接下来的说法我是比较困惑的 他说 这部分顶点数据是交错放置的 所有postion顶点数据pack一个buffer 其它non-pos数据包一起 这部分可以去ue里确认下 这是上层做的事情 还

本篇博文仅实现hello world,先看到效果,具体细节将在后续博文解释. 准备 如果你是第一次使用CUDA,在Linux下可以使用下面的命令来检查CUDA编译器是否安装正确: $ which nvcc 一般,该指令输出为: /usr/local/cuda/bin/nvcc 另外,你可能还需要检查下你机器上的GPU型号,可以使用给下面的命令查询: $ ls -l /dev/nv* 可能的输出为: crw-rw-rw- 1 root root 195, 0 Jul 3 13:44 /dev/nv

[摘要] docker很好用,但是在GPU服务器上使用docker却比较复杂,需要一些技巧,下面将介绍一下在ubuntu16.04环境下的GPU-docker环境搭建过程. 第一步: 删除之前的nvidia驱动:sudo apt-get purge nvidia-* 安装nvidia-<version> 此处version为396 n 此处需先配置ppa源,速度较慢,慢慢等吧,这里还没想出好办法解决. sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/p

查询网址:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 使用,makefile文件实例: GPU= CUDNN= OPENCV= OPENMP= DEBUG= ARCH= -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \ -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \ -gencode arch=compute_50,code=[sm_50,compute_50] \ -gencode arch=compute

1. 安装统计 2. 安装列表 3. 安装说明 4. 作为依赖项的安装列表 5. 更正 mangaro使用减的方式安装系统.开箱即用的豪华版本,大部分人需要的都有了,同样包括个别用户不需要的,配置方面为了好用有很多是自动模式,开机启动等. Arch使用加的方式安装系统.初始base包只有50来个最基本的软件包,需要什么自己装,自己配置.使用Arch50天.下面是截至目前安装的软件列表供参考. 1. 安装统计 $ sudo pacman -Q |wc -l 822 $ sudo pacman -Q

技术背景 在前面一篇博客中,我们介绍过MindSpore-CPU版本的Docker部署以及简单的案例测试,当时官方还不支持GPU版本的Docker容器化部署.经过MindSpore团队的努力,1.2.0版本的MindSpore-GPU终于推出了Docker版本的安装解决方案: 在本文中我们将针对这一方案进行直接的测试,并补充其中一些很有可能被忽略的细节,接下来直接上手. 更换华为云镜像源 在华为云官方提供的镜像源仓库中找到适配自己系统的源,然后按照其中的指导进行配置.这里我们本地使用的是Ubun

本系列会介绍OpenStack 企业私有云的几个需求: 自动扩展(Auto-scaling)支持 多租户和租户隔离 (multi-tenancy and tenancy isolation) 混合云(Hybrid cloud)支持 主流硬件支持.云快速交付 和 SLA 保证 大规模扩展性支持 私有云外围环境支持(包括支持CDN .商业SDN控制器.防火墙和VPN/专线等) 良好的可使用性(用户和运维 Dashboard 等) 向上扩展性(PaaS 和 SaaS 等支撑) 企业数据中心IT环境支持

安装环境:wondows 64bit Teano安装测试 1. Anaconda 安装 Anaconda是一个科学计算环境,自带的包管理器conda很强大.之所以选择它是因为它内置了python,以及numpy.scipy两个必要库和一些其他库,比起自己安装要省事. 首先下载Anaconda-2.1.0-Windows-x86_64.exe 安装选择默认配置即可,下砸地址.安装成功后效果如下: 这里有Anaconda管理器(Anaconda Command Prompt),输入conda lis

Programmable Graphics Processing Unit(GPU),可编程图形处理单元,可编程图形硬件. 98年NVIDIA的modern GPU研发成功,使用晶体管(transistors)进行计算. 自03年起,可编程图形硬件正式诞生,GPU编程也宣告诞生. 目前最新的可编程图形硬件已经具备了如下功能:1. 支持 vertex programmability 和 fragment programmability:2. 支持 IEEE32 位浮点运算:3. 支持 4 元向量,

作者:Dominik Göddeke                 译者:华文广 Contents 介绍 准备条件 硬件设备要求 软件设备要求 两者选择 初始化OpenGL GLUT OpenGL 扩展 OpenGL 离屏渲染 GPGPU 概念1: 数组 = 纹理 在CPU上建立数组 在 GPU上生成浮点纹理 数组索引与纹理坐标一一对应 使用纹理作渲染对像 把数据从CPU数组传输到GPU的纹理 把数据从GPU的纹理传输到CPU数组 一个简单的示例 GPGPU 概念 2: 内核 = 着色器 面向