NVIDIA CUDA C++ 编译器 nvcc 基于每个内核,既可以用来产生特定于体系结构的 cubin 文件,又能产生前向兼容的 PTX 版本. 每个 cubin 文件针对特定的计算能力版本,并且仅与相同主要版本号的 GPU 架构向前兼容. 例如,针对计算能力 3.0 的 cubin 文件支持所有计算能力 3.x 设备,但不支持计算能力 5.x 或 6.x 设备. 基于这个原因,为了确保与应用程序发布后引入的 GPU 架构的向前兼容性,建议所有应用程序都包含其内核的 PTX 版本. 注意:C

去年底入手一台联想Y7000P,配置了Nvidia GeForce GTX 1660 Ti GPU,GPU内存6G,但是因为有GPU服务器,所以一直没有在这台笔记本上跑过模型,如今经过一番折腾,终于在此笔记本上搭建好了环境,并成功使用GPU训练了一些模型,本篇记录了环境搭建的过程. 检查你的GPU 首先确保你的电脑有Nvidia的GPU,并且支持CUDA,可以参考这个网址. 安装vs2017 Visual Studio 2017 Community下载地址 安装选项:勾选"C++的桌面开发&qu

1.设备管理和查看: cudaError_t cudaGetDeviceProperties(cudaDeviceProp * prop,int device) 用户可以通过这个函数来查看自己GPU设备的相关信息,Device表示要查看的GPU索引,得到的Prop是一个包含GPU信息的结构体. 2.GPU架构:GPU架构是围绕一个流式多处理器(SM)的可扩展阵列搭建的 SM的关键核心: CUDA核心 共享内存/一级缓存 寄存器文件 加载/存储单元 特殊功能单元 线程束调试器 一个GPU通常搭载由

如果问题规模较小,逻辑控制较为复杂,并行性很小优先使用CPU处理该问题,如果包含较大规模的数据处理,则考虑使用GPU进行处理. CPU上线程是重量级实体,可以开启1~32个线程,且上下文切换较为缓慢,GPU上线程是高度轻量级的,可以开几百甚至上千个线程. CUDA通过两种API来对设备GPU设备进行控制,包括驱动API和运行API,其中驱动API较难编程,但是设备控制能力和利用率高.两者只能选择其中一种,不能混合使用. 一个CUDA程序包含了两个部分代码,在CPU上运行的主机代码和在GPU上运行

Liunx 常用命令================================================================================ 1. 远程拷贝文件--------------------------------------------------------------------------------- scp -r xyf@192.168.1.20:/home2/xyf/a20/android4.0 ./android/ 2. 远程登录

<EDKII Build Process:EDKII项目源码的配置.编译流程[3]>博文目录: 3. EDKII Build Process(EDKII项目源码的配置.编译流程) ->3.1 The General Process Of EDKII Build(EDKII项目源码的配置.编译一般流程) ->3.1.1 Tool chain:BaseTools ->3.1.2 Setup build shell environment ->3.1.3 Modify Con

 Summary on deep learning framework --- Theano && Lasagne 2017-03-23 1. theano.function output = input ** 2  f = theano.function([input], output) print(f(3)) >> the output is: 3^2 = 9. 2.  verbose = 1 or 0, does it have any difference ?   so

▶ 协作组,要求 cuda ≥ 9.0,一个简单的例子见 http://www.cnblogs.com/cuancuancuanhao/p/7881093.html ● 灵活调节需要进行通讯的线程组合(不一定是线程块或是线程束)的尺寸,在更多粒度上进行线程协作. ● 协作组功能支持 CUDA 的各种并行模式,包括生产者 - 消费者并行(producer-consumer parallelism),机会并行(opportunistic parallelism),全网个同步(global synch

转载:http://blog.csdn.net/smfwuxiao/article/details/6587709 首先需要确定目标机器的指令集. 如果是 x86 的机器,用 x86-4.4.3 版本的工具链:如果是 arm 指令的,用 arm-linux-androideabi-4.4.3 版本 (x86-4.4.3 和 arm-linux-androideabi-4.4.3 位于ndk目录中) 1.gcc 的sysroot 选项 sysroot 选项设定 gcc 在编译源码的时候,寻找头文件

参考文章:1.NDK环境配置 http://blog.csdn.net/smfwuxiao/article/details/65877092.libcurl的配置修改 http://piggyq.com/pen/compile-libcurl-and-openssl-on-android-using-ndk.html 假设已经编译好了openssl,并且安装目录(头文件和库的所在的目录)为openssl-android 第一步:配置NDK环境(包括系统环境SYSROOT和编译器CC)androi

由usb摄像头驱动,h264编码库,采集read_video,传输,客户端显示组成 读取摄像头数据缓冲区是否有帧数据收到,有数据收到就读取数据并进行H264编码,把数据发送到socket发送到客户端. 配置内核:make menuconfig ARCH=arm, 选择gerneral setup-->multimedia devices-->device drivers-->multimedia devices-->video capture adapters-->V4L U

1. 准备 windows 10系统.3.6GHz cpu.16G 内存 visual studio 2017 or 2015 下载安装git 下载安装cmake 下载安装swigwin 如果不需要python bindings,可以跳过 clone tensorflow 切换tensorflow到要进行编译的git tag 修改tensorflow/contrib/cmake/CMakeLists.txt if (tensorflow_OPTIMIZE_FOR_NATIVE_ARCH) inc

身为Linux排名第一的版本,怎么能不安装一下亲自体验 制作启动U盘 Manjaro身为arc系列的一员,所以我选择使用raw的方式写入(其实我是在Ubuntu中用dd方式写入的,Windows用户也可以下载refus来体验dd的写入方式) 设置BIOS进入启动盘 网上教程好像有说要设置security boot为disabled,但是经过我实测,无所谓,然后U盘启动项给挪到第一个.(我正常是进黑苹果的,然后可以退出clover来选择启动项,但是这种方式进入U盘后只有黑屏,不出反应,所以还是要重

最近需要用到一台服务器的GPU跑实验,其间 COLMAP 编译过程出错,提示 cuda 版本不支持,cmake虽然通过了,但其实没有找到支持的CUDA架构. cv@cv:~/mvs_project/colmap/build$ cmake .. ... -- Automatic GPU detection failed. Building for common architectures. -- Autodetected CUDA architecture(s): 3.0;3.5;5.0;5.2;

ubuntu19.10安装cuda-10.1 1.安装N卡驱动: 打开ubuntu的软件和更新,设置N卡驱动 2.查看ubuntu显卡驱动 nvidia-smi 显示: Sun Feb 23 06:41:41 2020 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 430.50 Driver Version: 430.50 CUDA Version: 10.

准备工具和设置制作启动盘连接网络硬盘分区规划分区LVM方案创建文件系统分区挂载激活lvm2钩子基础安装和配置配置镜像源基础系统安装fstab进入系统initramfs引导程序网络搭建使用环境用户管理用户和密码sudoLocal时间主机名图形界面显示器(显卡)X-window字体桌面环境/窗口管理器桌面环境窗口管理器启动方式声音管理联网管理图形工具连接设备U盘MTP设备触摸板pacman和yaourpacman设置官方镜像源CN社区源yaourtpacman GUI常用软件输入法fcitxibus

本文时代久远,请参阅更可靠的:Arch User Repository (简体中文) - 分享和维护软件包 这两天给 Kreogist µ 打 Arch Linux 包,照着 wiki 跟着搞,同时在肥猫和 Wicast C 及暴君还有 jimmy66 等强力大腿及小伙伴的支持下,几番折腾终于打好了,也算是入了个门. 搞完过来发现也算简单,总体来说其实就是一个 PKGBUILD 文件的编写.就着给 µ 打的这个包写个简单指南.在写的时候实在太不知道怎么写的地方还可以直接参考一下其他软件包的 PK

图形界面的安装.--- 引导: .显卡驱动,这里我们是集成显卡,根据wiki提示安装xf86-video-intel .安装xorg-server,xorg-server-utils,xorg-xinit : 后来由于测试alsa声音,要用到xorg-xdpyinfo ,又安装了xorg-apps .桌面 :openbox + tint2 (tint2git)+ docky 相关工具:obconf,obmenu(以及mmaker) ; 壁纸用的feh,文件夹管理pcmanfm .声音控制用的是a

今天在运行一个老ios项目的时候,突然报错:No architectures to compile for (ONLY_ACTIVE_ARCH=YES, active arch=x86_64, VALID_ARCHS=i386), 网上搜了一下资料,有多种方法,但有些没有用,后来终于找到了一种方法,解决了这个问题,现把步骤记录一下: 1.在Project target里“Architectures”设置为“Standard (armv7,armv7s)” :2.修改在Project target

国庆假期玩了下Arch Linux,发现这货跟Ubuntu之流相差甚远,甚难调教,而且安裝过程全命令行,会有各种问题,各种知识... --- 安装引导器--- --------------------------- GRUB BIOS: # pacman -S grub os-prober # grub-install --recheck /dev/<目标磁盘> # grub-mkconfig -o /boot/grub/grub.cfg UEFI:---如果BIOS是UEFI的,就要用下面的

参考自:https://wiki.archlinux.org/index.php/Main_Page_(%E7%AE%80%E4%BD%93%E4%B8%AD%E6%96%87) 用fdisk建立分区 创建一个48G的分区,和一个2G的swap分区.输入fdisk /dev/sda启动fdisk,fdisk基本命令如下: n:创建新分区 d:删除一个分区 p:预览分区表 a:设置启动分区 w:写入分区表 q:退出 启动fdisk: # fdisk /dev/sda 创建分区表 Command (