安装完Fedora20后,把Nvidia驱动装上后重起机器一直黑屏时,切换到命令行下:Alt+F2  登陆上去,然后直接更新: su -c ‘yum update’ ,再重起就OK了.

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

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

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

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

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

我的显卡是GTX1050TI,刚安装好Debian 10的时候启动会黑屏,无法进入系统,解决办法是在grub界面,按e修改启动参数,在启动参数那一行(一般会包含quiet)后面加上 nouveau.modeset=0 目的是禁用开源的独显驱动,应该就是这个驱动导致无法进入系统的 进入系统之后,配置好软件源,注意要包含 non-free 才可以用下面的方法安装 nvidia驱动 驱动的安装只需要一行代码 sudo apt install nvidia-settings 安装好之后会运行配置程序,配

bios设置视频输出为auto模式 视频线插独立显卡上 先dpkg 安装两个deb包 1.禁用开源驱动:sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf,在里面添加 blacklist nouveau 2.先备份一个原来的/boot/initrd.img-xxxx那个文件,然后sudo update-initramfs -u重新生成initrd.img 3.重启:reboot 4.进入系统后打开终端输入:sudo service lightdm stop 5.ctr

CUDA内核运行时间的测量函数 cudaEvent_t start1; cudaEventCreate(&start1); cudaEvent_t stop1; cudaEventCreate(&stop1); cudaEventRecord(start1, NULL); // 需要测时间的内核函数kernel; cudaEventRecord(stop1, NULL); cudaEventSynchronize(stop1); float msecTotal1 = 0.0f; cudaE

一.步骤 1.先新建一个简单的控制台应用程序,项目名称为Mytest,如下图所示: 2.在项目中添加一个名为Test.cu文件,如下图所示: 3.在解决方案资源管理器中选择该项目并点击右键,在弹出的菜单中选择“生成自定义…”,如下图所示: 4.最后,打开项目的属性页,如下图所示,在“配置属性”——“链接器”——“输入”中的“附件依赖项”里面添加 cublas.libcuda.libcudadevrt.libcudart.libcudart_static.libnvcuvid.libOpenCL.

在终端输入如下命令:nvidia-smi

1. 前言 本教程只涉及 Win + Manjaro 双系统.双硬盘安装过程中的核心要点,不涉及具体步骤,不注意这些要点,安装之后是进不去 Manjaro 系统的. 详细的安装步骤网上已经有很多了,这里不再给出,可以参看以下文章,熟悉流程: 安装 Manjaro 双系统 Manjaro开机黑屏卡住_显卡驱动问题解决及配置源和搜狗输入法安装 你可能遇到的问题: 你有一个固态硬盘安装了 Win10 系统,还有一个机械硬盘划分出了 100G 空间,按照上述文章中所说的步骤,把 Manjaro 安装在了

之前因为想OBS支持h264-nvenc这个功能然后就编译ffmpeg,然后使用Github上面的一个编译项目),项目编译完成之后重启电脑,然后就进入不了系统的登录页面了,选择进入Linux系统之后就一直黑屏,最后不知道什么原因,只能重装,花了我一个晚上弄才把i3-wm桌面弄好,真的不想再来一次了. 在重新安装linux-mint的过程中有几个值得注意的点: 引导项安装在 windows和Mac在的盘符(启动的时候可以直接引导) 安装完配置之后很有必要备份一下系统,这样子下次系统出现问题之后就可

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

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

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

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

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