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

特别说明:要在我的随笔后写评论的小伙伴们请注意了,我的博客开启了 MathJax 数学公式支持,MathJax 使用$标记数学公式的开始和结束.如果某条评论中出现了两个$,MathJax 会将两个$之间的内容按照数学公式进行排版,从而导致评论区格式混乱.如果大家的评论中用到了$,但是又不是为了使用数学公式,就请使用\$转义一下,谢谢. 想从头阅读该系列吗?下面是传送门: Linux 桌面玩家指南:01. 玩转 Linux 系统的方法论 Linux 桌面玩家指南:02. 以最简洁的方式打造实用的

使用Deepfakes(AI换脸) 软件,拼的就是配置,耗的就是时间,考验的是耐心. 配置好了,时间就少了. 所以玩这种软件,硬核需求就是:配置,配置,配置.  我的电脑能跑这个软件么?也是很多新手的必问题目. 下面就介绍一下window系统查看显卡和显存的几种方法.因为的系统为win10, 我就主要win下面的操作.最后说一下win7. 方法1:设备管理 首先,点击任务栏最左边的window图标或者按一下Ctrl和Alt中间的Win图标. 然后,搜“设备管理器” 然后,双击打开,找到显卡适配器

查看显卡使用 lspci |grep VGAemos@emos-desktop:~$ lspci -vnn | grep -i vga00:02.0 VGA compatible controller [0300]: Intel Corporation Device [8086:0be2] (rev 0b)

Linux中查看显卡硬件信息 https://ywnz.com/linuxjc/67.html lspci -vnn | grep VGA -A 12lshw -C display 查看当前使用的显卡驱动sudo lshw -c video | grep configuration检查显卡驱动的详情:modinfo i915 我们可以使用 glxinfo 命令来获查看得 OpenGL 的详细信息:glxinfo | grep OpenGL apt install mesa-utilsMesa是一

查看显卡信息 root@ubuntu:/home/ubuntu# lspci |grep -i vga 02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GM200 [GeForce GTX TITAN X] (rev a1) 显示当前GPU使用情况 root@ubuntu:/home/ubuntu# nvidia-smi -l nvidia-smi(显示一次当前GPU占用情况)nvidia-smi -l(每秒刷新一次并显示)watch

安装: 1.先安装tensorflow-gpu,需要查看对应的版本,通过pycharm运行程序时会报错,提示需要安装CUDA,且会指明需要版本号 >> pip install tensorflow-gpu 2.下载安装CUDA软件,选择相应的版本及操作系统,下载并安装: CUDA下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 3.下载cuDNN库,开始需要注册等基本信息,下载并解压,将解压后的bin, include, lib三个文件夹拷贝到

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

一个简单的获取Nvidia显卡信息的程序 #include<iostream> int main() { cudaDeviceProp prop; int count; cudaGetDeviceCount(&count);//获取设备数目,比如GTX295 有两个GPU(也就是双核) count为2 ;i<count;i++) { cudaGetDeviceProperties(&prop,i);//将第i个GPU数据放到prop中 std::cout<<&

TensorFlow安装时需要cuda+对应的显卡驱动.这里给出英伟达官方的cuda和驱动的对应: 地址在这里 然后在这里可下载最新的显卡驱动(英伟达公版的驱动,程序员友好型) 最后说一下我的TensorFlow的环境:1.13+cuda10.0+anaconda3.6+py3.6+vs2017 安装的过程比较复杂.推荐使用anaconda,我看anaconda下载tf的时候,会下载一个vs2015runtime还有其他的很多库,比较方便.

lspci  | grep -i vga 这样就可以显示机器上的显卡信息,比如 [root@localhost conf]# lspci | grep -i vga01:00.0 VGA compatible controller: nVidia Corporation Device 1081 (rev a1)02:00.0 VGA compatible controller: nVidia Corporation GT215 [GeForce GT 240] (rev a2)08:05.0 V

一.更改ulimit: vim /etc/security/limits.conf 在文件最下方添加以下内容 * soft nofile 65536* hard nofile 65536 二. gcc升级: 查看可用gcc镜像: yum install centos-release-scl scl-utils-build 选GCC安装包 yum install devtoolset-6-gcc.x86_64 devtoolset-6-gcc-c++.x86_64 devtoolset-6-gcc

1.查看笔记本自带算力 运行C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\extras\demo_suite目录下的deviceQuery.exe: CUDA Capability Major/Minor version number:    5.0 表示算力是5.理论上这个数字越大越好. 知乎答案:算力高于3.1就行,目测750m以上水平就可以跑深度程序. https://blog.csdn.net/u013925378/art

查看 nvidia 显卡 $ lspci | grep -i nvidia 02:00.0 3D controller: nVidia Corporation Device 1023 (rev a1) 03:00.0 3D controller: nVidia Corporation Device 1023 (rev a1) $ lspci -v -s 02:00.0 02:00.0 3D controller: nVidia Corporation Device 1023 (rev a1) S

由于开发工作中要用到OpenGL的API进行渲染,公司配的电脑又是集成显卡,所以想知道显卡对OpenGL的支持程度. 下面介绍的方法就解决了这一点. 1.下载安装EVEREST Ultimate Edition到电脑上 下载地址:自行百度. 2.打开EVEREST Ultimate Edition 界面如下: 3.点击左侧:显示设备,下拉 4.点击左侧OpenGL 显卡对OpenGL支持的所有信息都有了. <来源:http://blog.csdn.net/xiaoguaihai/article/

查看GPU型号 lspci | grep -i nvidia 查看NVIDIA驱动版本 sudo dpkg --list | grep nvidia-*

当输入nvidia-smi时出现 NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver. Make sure that the latest NVIDIA driver is installed and running.报错,解决方式: sudo apt-get install dkms sudo dkms install -m nvidia -v 460.73.01 # 460.73.01是驱动

A卡: [root@t1 ~]# lspci | grep -i vga 00:02.0 VGA compatible controller: Cirrus Logic GD 5446 N卡: [root@t1 ~]# nvidia-smi bash: nvidia-smi: command not found...

1. nvidia-smi 查看显卡信息 nvidia-smi 指的是 NVIDIA System Management Interface: 在安装完成 NVIDIA 显卡驱动之后,对于 windows 用户而言,cmd 命令行界面还无法识别 nvidia-smi 命令,需要将相关环境变量添加进去.如将 NVIDIA 显卡驱动安装在默认位置,nvidia-smi 命令所在的完整路径应当为: C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 也即将上述路径添加进

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

(已禁用集显,禁用方法可自行百度) 驱动在线安装方式进入tty文本模式ctrl+alt+F1关闭显示服务sudo service lightdm stop卸载原有驱动sudo apt-get remove --purge nvidia* # 提示有残留可以接 sudo apt autoremove添加nvidia驱动源sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt-get update寻找适合的驱动版本ubuntu-drivers