sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r|sed 's,[^-]*-[^-]*-,,') nvidia-kernel-dkms 正在读取软件包列表... 完成 正在分析软件包的依赖关系树 正在读取状态信息... 完成 linux-headers-amd64 已经是最新的版本. linux-headers-amd64 被设置为手动安装. 将会安装下列额外的软件包: glx-alternative-mesa glx-alternative-nvidi

GPU驱动兼容性问题 问题描述: 将笔记本的GTX860M 的驱动升级到了376.09版本,出现登陆界面,输入密码后黑屏. 解决思路: 由于正常显示登陆窗口,且可以输入密码,基本排除硬件问题和集成显卡的问题, 问题应该是出在独立显卡上, 用U盘启动一个ubuntu系统(u盘内有一个ubuntu系统),使用正常,再次说明硬件没问题. 重启多次,输入密码后偶尔有一次可以进入.进入系统后,插入U盘,有弹窗的程序可以打开,并且可以播放U盘中的ppt. 此问题与安转ubuntu14.04在GPU服务器上的

Detectron概述 Detectron是Facebook FAIR开源了的一个目标检测(Object Detection)平台. 用一幅图简单说明下Object Detection.如Mask R-CNN已经能够做到多目标的Instance Segmentation. 图片来源: Fei-Fei Li, Andrej Karpathy & Justin Johnson (2016) cs231n, Lecture 8 - Slide 8, Spatial Localization and D

1.source activate python362.source activate tensorflow-gpu3.pip install tensorflow-gpu(提示安装的这个版本:tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-m) 4.查询GPUfrom tensorflow.python.client import device_lib def get_available_gpus(): """ 查看GPU的命令:nvidia-smi 查看

GCC 官网:http://gcc.gnu.org 1)检查 NVIDIA驱动需要GCC等C/C++开发环境,首先检测GCC是否已经安装 gcc –v# 如果系统显示没有找到GCC指令,或没有显示GCC版本信息,则需要安装C/C++环境 2)安装 # 使用yum命令安装 yum -y install gcc gcc-c++ kernel-devel //安装gcc.c++编译器以及内核文件 GPU 官网:https://www.nvidia.cn/ Blog:https://blog.csdn.

之前一节已经写到了,上次的GPU driver驱动安装并不成功,因此,这次换了一种方式,比较傻瓜,但是很好使. 首先使用命令查看显示器的设备(请将显示器插在显卡上,如果插在集显上可能信息不正常) sudo lshw -numeric -C display 可以发现是GT216 GeForce GT220系列的,其实使用lspci | grep VGA的效果一样 然后可以使用命令查看Ubuntu推荐的驱动版本,进行安装 ubuntu-drivers devices 我这里推荐的是nvidia-34

因有需求需要改动centos7中的CUDA(更新到10)和GUP 的driver(更新到410)的版本. 事先需要查看原版本的信息,使用nvidia-smi可以查看driver的版本信息(最新的也显示CUDA的版本信息):使用nvcc –version查看CUDA的信息. 服务器的基本配置是:CUDA的原始版本是9.1.85,driver的原始版本是390.46,GPU的型号是Tesla P4,系统是centos7.(网上的教程说是先更新CUDA再更新driver,我也是按照上述步骤来的.) 首

参考这里:https://wiki.debian.org/iwlwifi Debian 9 "Stretch" Add a "non-free" component to /etc/apt/sources.list, for example: # Debian 9 "Stretch" deb http://httpredir.debian.org/debian/ stretch main contrib non-free Update the l

版权声明:本文为博主原创文章,支持原创,转载请附上原文出处链接和本声明.  本文链接地址:https://www.cnblogs.com/wannengachao/p/11947668.html 驱动安装&cuda 一.准备工作,查看是否默认安装了nouveau, nouveau 是 linux 第三方 nvidia 驱动,要先禁用才能安装 nvidia 驱动. 建议 iclone 将nouveau 配置为可选项 =.= 1..禁用 nouveau 驱动 lsmod | grep nouveau

首先通过以下命令查看是否GPU驱动成功: 注意:需要在bash终端输入 import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) 如果成功驱动GPU你会在终端上看到类似GPU的型号,内存等信息会看到-例如:name: Tesla P100-PCIE-16GB major: 6 minor: 0 memoryClockRate(GHz):

Nvidia显卡驱动安装 在ubuntu搜索框输入 软件更新,打开 "软件和更新" 对话框,在 附加驱动里选择系统检测到的Nvidia驱动,应用更改,重启系统: 安装完成之后查看GPU驱动版本以及相关信息: nvidia-smi 或者使用另一个指令也可以查看GPU驱动版本: cat /proc/driver/nvidia/version CUDA 8.0 安装 1. 检查GPU是否可以装CUDA lspci | grep -i nvidia 输出: 01:00.0 VGA compat

1.NVIDIA官网下载相关显卡驱动 #在服务器上查看网卡型号 lspci -mm | grep NVIDIA   #在NVIDIA官网下载相应型号驱动程序 https://www.geforce.cn/drivers 2.Centos7 升级最新4.4内核 #安装kernel repo sudo rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-3.el7.elrepo.noarch.rpm   #安装最新版本kernel sudo yum -

注意: 1.目前Anaconda 更新原命令activate tensorflow 改为 conda activate tensorflow 2. 目前windows with anaconda 可以使用python 3.6,需要注意,如使用3.6,则需注意在创建conda环境时需使python=3.6 3.官网更新为CUDA9和cuDNN6,实测CUDA9和cuDNN7完美运行,CUDA9和cuDNN6大家可以试一下 TensorFlow 1.5.0 现已公开,如果您在Windows或Linu

步骤简述: 1.安装GPU驱动(系统适配,不采取手动安装的方式) 2.安装依赖(cuda依赖库,caffe依赖) 3.安装cuda 4.安装cudnn(只是复制文件加链接,不需要编译安装的过程) 5.安装caffe 6.安装pycaffe 7.安装matcaffe  获取资源 cuda8.0 , cudnn ,caffe-master (暂未提供,网上下载) caffe-master:  git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 1.安装GPU(系统

前几天把刚拿到了2台GPU机器组装好了,也写了篇硬件配置清单的文章——<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(一)硬件选购和主机组装>.这两台也在安装Ubuntu 16.04和1080Ti显卡驱动,在安装Ubuntu的时候,踩过无数个坑,心力憔悴(...(｡•ˇ‸ˇ•｡)…),因此将踩过的坑以及对于的解决方案汇总出来,让大家少踩那些坑,过程实在是太磨人了. 一.配置 系统:Ubuntu16.04.3 GPU:GTX1080Ti 二.总体流程步骤 安装Ubuntu16.04 安装1080T

1. 使用DS-5 Streamline定位瓶颈 DS-5 Streamline要求GPU驱动启用性能測试,在Mali GPU驱动中激活性能測试对性能影响微不足道. 1.1 DS-5 Streamline简单介绍 可使用DS-5 Streamline从CPU和Mali GPU中实时收集性能计数器.然后以图形方式显示这些计数器.其主要功能例如以下:     • 收集计数器--从CPU和Mali GPU中     • 保存收集到的计数器数据以供回放     • 查看显示GPU活动.GPU活动和Fra

前一篇[基于Ubuntu16.04的GeForce GTX 1080驱动安装,遇到的问题及对应的解决方法]是在机器原有系统上安装GPU驱动,后来决定备份数据后重装系统,让服务器环境更干净清爽. 1．安装操作系统Ubuntu16.04 采用U盘启动安装的方式: => 插入系统U盘,开启电源 => 按Delete键进入BIOS界面,在"Boot"中把"USB KEY"设到最高优先级(把Hard Disk设置到第二优先级,装好系统后拔掉U盘就会直接从硬盘启动)

OpenCL OpenCL(全称Open Computing Language,开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU).图形处理器(GPU).Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏.娱乐.科研.医疗等各种领域都有广阔的发展前景. OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GP

1.准备工作 1.1 确保GPU驱动已经安装 lspci | grep -i nvidia 通过此命令可以查看GPU信息,测试机已经安装GPU驱动

1. 经常使用优化工具 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvTXlBcnJvdw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" style="border: none; max-width: 100%;" /> 2. 经常使用优化方案 OpenGL ES优化的主要工作是在图形

经常有人提起iPhone使用起来要比Android手机流畅,现在谈谈为什么iOS使用中会让人觉得更加流畅一些.一方面iPhone的顶级硬件为iOS的流畅打好了基础,另一方面,专一定制的系统是保证体验的重要原因. 1.优先级别不同:iOS最先响应屏幕观感占优 iOS系统对屏幕反应的优先级是最高的,它的响应顺序依次为 Touch--Media--Service--Core架构,换句话说当用户只要触摸接触了屏幕之后,系统就会最优先去处理屏幕显示也就是Touch这个层级.而系统的优先级响应层级则是 Ap