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

原文链接 下载代码样本 特性/描述 日期: 2016 年 5 月 5 日 GPU Detect 是一种简短的示例,演示了检测系统中主要显卡硬件(包括第六代智能英特尔® 酷睿™ 处理器产品家族)的方式. 代码下载包括文档,旨在用作指南,且应该根据游戏的特定需求进行调整. 系统要求 硬件: CPU: 支持的英特尔® CPU GFX:在 Microsoft DirectX* 10(或更高版本)硬件上使用 Microsoft DirectX* 10 显卡 API 操作系统: Microsoft Wind

本文来自于Dev Club 开发者社区,非经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/57c7ffdc0569a1191bce8a63 作者:章未哲——腾讯SNG质量部 背景 我们在安卓上进行性能测试时,如果想获取CPU以及内存等常用性能指标,linux系统自身就提供了现成的方法,谷歌官方甚至公司内部也都提供了大量功能强大的分析工具.而相比之下,想要获取GPU的相关指标则没那么容易,甚至我们对GPU应该使用什么指标衡量都几乎一无所知.这一方面是由于系统没有提供

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

问题描述:写的网页在浏览器中测试兼容问题,FF,Chrome,Edge都完美兼容(包括Edge中的仿真),但是在IE11中却无法显示部分图片,并且报:DOM7009: 无法解码 URL 处的图像 错误. 问题截图: 看到出BUG的我眼泪掉下来,没事干在IE里面测什么测啊..但是出了问题就要解决.为什么会出现图片无法显示的错误呢?下面看一下我的解决思路: 代码: <div class="three"> <a href="#"><img s

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_gpu.html using the GPU 想要看GPU的介绍性的讨论和对密集并行计算的使用,查阅:GPGPU. theano设计的一个目标就是在一个抽象层面上进行特定的计算,所以内部的函数编译器需要灵活的处理这些计算,其中一个灵活性体现在可以在显卡上进行计算. 当前有两种方式来使用gpu,一种只支持NVIDIA cards (CUDA backend) :另一种,还在开发中,可

IE.FF.Safari.OP不同浏览器兼容报告 1         浏览器内核简介 Trident IE浏览器(GreenBrowser绿色浏览器, 遨游浏览器....都是IE) Geckos FireFox Presto Opera Webkit Safari.Chrome 浏览器最重要或者说核心的部分是“Rendering Engine”,可大概译为“解释引擎”,不过我们一般习惯将之称为“浏览器内核”.负责对网页语法的解释(如HTML.JavaScript)并渲染(显示)网页. 所以,通常

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/fangkm/p/3960327.html 硬件渲染依赖计算机的GPU,GPU种类繁多,兼容这么多种类的硬件,稳定性是个大问题,虽然Chromium内部维护了一个GPU黑名单列表,限定了哪些渲染特性不能在哪些GPU上渲染,但还不足以解决使用GPU过程中的稳定性问题.在Chromium的多进程架构中,不稳定不可控的因素一般都会采取独立进程的渲染方式, 从而保证主进程的稳定性,比如Render进程.插件进程,GPU的使用也一样,采取独立进

Setup Tensorflow with GPU on OSX 10.11 环境描述 电脑:MacBook Pro 15.6 CPU: 2.7GHz 显卡: GT 650m 系统:OSX 10.11 Python版本:2.7 Using Anaconda and pip to install tensorflow 安装Tensorflow依赖项 安装brew /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Hom

    问题: chrome 升级到高版本,切换标签后点击,滚轮都没反应,假死不动.F12呼出控制台来开发时更让人揪心.(大概chrome 25更高) 原因: 我的电脑是:集显+512M独显,可切换的.这种配置完全是高不成,底不就!一点都不好,chrome 调用底层显卡驱动会出错.Firefox原因一样.如果只有一张显卡,无论集显独显,应该都无上述问题. 问题原因的关键字:硬件,兼容,显卡,驱动. 解决: 一.调整窗口大小(小白都会招) 触发窗口重绘,必唤醒显卡/驱动再工作.缺点是每次假死都要做

1 前言 之前在写影像融合算法的时候,免不了要实现将多光谱影像重采样到全色大小.当时为了不影响融合算法整体开发进度,其中重采样功能用的是GDAL开源库中的Warp接口实现的. 后来发现GDAL Warp接口实现的多光谱到全色影像的重采样主要存在两个问题:1 与原有平台的已有功能不兼容,产生冲突:2 效率较低.因此,决定重新设计和开发一个这样的功能,方便后期软件系统的维护等. 2 图像重采样 图像处理从形式上来说主要包括两个方面:1 单像素或者邻域像素的处理,比如影像的相加或者滤波运算等:2 图像

fixed元素,常见网站右侧出现一个返回顶部的按钮,滚动的时候,会发现返回顶部这个区域在不停的进行重绘,而返回顶部是position:fixed定位的.这也解释了为什么fixed定位是最耗性能的属性之一 如何查看元素在不停的重绘呢?Chrome渲染分析工具 Rendering: 如上图,按F12调出开发者工具,然后按“ESC”(按2次)  调出Rendering界面. 1.Show paint rectangles 显示绘制矩形 2.Show composited layer borders 显

在CUDA8.0下编译安装OpenCV3.1.0 一.本人电脑配置:ubuntu 14.04, NVIDIA GTX1060. 二.编译OpenCV3.1.0前,读者需要成功安装CUDA8.0(网上有相关教程). 三.在CUDA8.0下编译安装OpenCV3.1.0. 1. 安装依赖库 . sudo apt-get update . sudo apt--dev libxine-dev libgstreamer0.-dev libgstreamer-plugins-base0.-dev libv4

遇见C++ AMP:在GPU上做并行计算 Written by Allen Lee I see all the young believers, your target audience. I see all the old deceivers; we all just sing their song.– Marilyn Manson, Target Audience (Narcissus Narcosis) 从CPU到GPU 在<遇见C++ PPL:C++的并行和异步>里,我们介绍了如何使用

在硕士第二年,义无反顾地投身到了深度学习的浪潮中.从之前的惯性导航转到这个方向,一切从头开始,在此,仅以此文记录自己的打怪之路. 最初的想法是动手熟悉Caffe,考虑到直接上手Ubuntu会有些难度,所以首先在windows环境下打个基础.有个插曲,台式机由于某些原因只能保持在32位系统,编译caffe.cpp时才发现系统不兼容,然后才换到64位的笔记本上进行操作. 前期准备:1.VS 2013   2. windows版的Caffe(https://github.com/BVLC/caffe/

这段时间在实现Gpu的视频流解码,遇到了很多的问题. 得到了阿里视频处理专家蔡鼎老师以及英伟达开发季光老师的指导,在这里表示感谢! 基本命令(linux下) 1.查看物理显卡 lspci | grep -i vga root@g1060server:/home/user# lspci | grep -i vga :) :00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1c03 (rev a1) :00.0 VGA compati

国服亚马逊的GPU实例G2.2xlarge的python+caffe的安装过程,被虐- 一周才装出来- BVLC/caffe的在AWS安装的官方教程github: https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Install-Caffe-on-EC2-from-scratch-(Ubuntu,-CUDA-7,-cuDNN-3) 如果要在AWS试的话,推荐不要用其他教程了,太坑爹了,被国内的很多教程虐死. 当然,AWS也是遍地是坑,教程开篇也直接告诉你,一定要多给自己AWS

VGA有很多层涵义,本来是用于代表一个分辨率(您可能不了解VGA,但应该知道QVGA代表什么),随后被普遍称为显示输出接口.为了输出VGA分辨 率.提供VGA输出接口,显卡和VGA就有了不解之缘,显卡被称为VGA Card是有历史原因的,如果您对此感兴趣的话,请慢慢看: ● 什么是VGA? VGA,Video Graphic  Array,视频图形阵列,表示一组点阵图形,长640像素宽480像素,最初能够输出640×480分辨率的接口叫做D-Sub,也被称作VGA接口, 它是一个15针的梯形插头

树莓派3B+英特尔神经计算棒进行高速目标检测 转载请注明作者梦里茶 代码: 训练数据预处理: https://gist.github.com/ahangchen/ae1b7562c1f93fdad1de58020e94fbdf 测试:https://github.com/ahangchen/ncs_detection Star是一种美德. Background 最近在做一个项目,要在树莓派上分析视频中的图片,检测目标,统计目标个数,这是一张样例图片: Motivation 当下效果最好的目标检测

声明 什么cuDNN之类的安装,应该是毫无难度的,按照官网的教程来即可,除非...像我一样踩了狗屎运.咳咳,这些问题不是本文的关键. 本文的关键是解决pip安装tensorflow gpu版的问题. 安装环境 操作系统:64位的Windows 10 的1709版, 显卡:GTX 1080Ti Python:3.6.5,64位 准废话 在网上查了很多资料,包括tensorflow官网的安装指南,然而总是报错: Could not find a version that satisfies the

caffe配置过程很长啊,坑非常多,没有linux基础的估计会香菇的.我参考了网上很多的帖子,基本上每个帖子都有或多或少的问题,研究很久最终配置成功.参考过的帖子太多,都记不太清来源了.为了对前人的感谢,特地写下我的配置过程,以供大家参考.可能我写的时候会有遗漏,还望多多包涵,共同探讨! 1. 安装相关依赖项 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial