由于最近跑机器学习相关代码的时候CPU运算速度跟不上,这才利用GPU来运算代码,显然使用GPU来运算速度明显要快很多,但是搭配GPU的使用环境是真的麻烦且头疼.网上有很多牛人的搭建过程,虽然他们都成功了,但是大家的情况不一定一样,有些人肯定也试过他们的方法并且还是没有成功,所以我还是写一份博客,以帮助广大的IT朋友们,还有也是为了方便自己以后的环境搭建.  先来推荐一篇关于关于CUDA9.0的GPU环境搭建博客,我之前不会就是看的他的,后来自己搭建了几次也就明白怎么回事了,新人不会可以照着操作一

安装Nvidia驱动和CUDA时往往很费力,经常有莫名奇妙的错误,这次安装十分顺畅,权当记录一下,以方便以后再次安装. 一.Nvidia显卡驱动安装 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update #进入nvidia官网查询相应驱动,本机为830M sudo apt-get install mesa-common-dev sudo apt-get install freeglut3-dev 如果没有安装me

1.CUDA是什么? CUDA(Compute Unified Device Architecture),显卡厂商NVidia推出的运算平台. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N卡厂商推出CUDA,让显卡可以用于图像计算以外的目的. 目前只有G80平台的N卡才能使用CUDA,工具集的核心是一个C语言编译器.G80中拥有128个单独的ALU,因此非常适合并行计算,而且数值计算的速度远远优于

CUDA下载 CUDA是NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题,CUDA只支持NVIDIA自家的显卡,过旧的版本型号也不被支持. 下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads    最新版本是8.0.44,注意根据自己的系统选择合适的版本: 双击安装包,弹出对话框,选择合适的路径: 解压完成之后会弹出NVIDIA 安装程序,首先进行系统检查,查看本机的显卡型号是否支持CUDA: 系统检查并同意许可协议之后在"选

1.禁用 nouveau 驱动 sudo vim /etc/modprobe.d/nvidia-installer-disable-nouveau.conf 或者 sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf 追加内容为: # generated by nvidia-installer blacklist nouveau options nouveau modeset=0 再执行: sudo update-initramfs -u sudo shutdown -

如果稍不注意:系统内核.GCC.下载的版本不对应.安装过程中选项选择不正确,在NVIDIA驱动 + CUDA 安装完后可能会遇见一些问题. 一.登陆不进桌面 可能的操作: (1)nivida驱动安装完之后,重启电脑,发现GPU无法正常使用,出现无法登录桌面系统.分辨率改变等问题. (2)CUDA安装完之后,重启电脑,发现GPU无法正常使用,出现无法登录桌面系统. (3)系统软件升级之后(一般是使用了 sudo apt-get update),重启,在登陆界面输入密码后,回车,闪现一次黑屏和一些代

NVIDIA驱动 与 CUDA 安装不成功时,可以卸载,检查相关问题(配置.兼容性等),重新安装.这里记录一下,卸载方式.

最近又有新的项目要做了,这次是关于CUDA---多核高性能计算的问题,所以最近一直在学习CUDA的编程问题,昨天安装软件完毕,运行第一个程序的时候还是遇到很多问题.所以这里给大家一起分享一下, 有和我一样初学CUDA的同志一起来吧. 安装 你需要的软件有四种: 其中,cuda的devdriver是不用安装的,当然,你可以下载最新版本安装一下. 然后就是下载,注意,你下载的所有的软件和你计算机上的VS所用的位数要匹配,例如,我的手提是64位的,VS也是64位的,所以我下载的软件都是64位的.(如果

1.下载https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 2.双击下载好的deb进行安装 3.sudo apt-get install cuda 4.As part of the CUDA environment, you should add the following in the .bashrc file of your home folder. export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.5 export LD_LIBRAR

VS2015  https://blog.csdn.net/guxiaonuan/article/details/73775519?locationNum=2&fps=1 OPENCV https://blog.csdn.net/greenhandcgl/article/details/80505701 CUDA  https://blog.csdn.net/u013165921/article/details/77891913 CUDA其中有些地方需要修改: CUDA_SDK_PATH  C:

最近在家里过寒假,可能这是还在学校里带着最大的福利了,无意之中翻出了多年前买的几本关于CUDA编程的书,于是随便在自己电脑上配置了一下环境,试试能不能把当年没有看完的书给看完了,于是有了今天这个判断CUDA是否安装成功的一个博客. 原本按照自己以前的安装法子来配置环境,无奈开机后总是不成功,于是采用了Ubuntu默认的安装方式,即 apt-get nvidia-cuda-toolkit ,  安装好以后本打算着用CUDA自带的测试sample 来试试是否安装成功,无奈此种安装方式是不带sampl

前几天买了张亮机卡,终于把主显卡成功直连到Unraid OS的虚拟机上了.然后就开始安装ubuntu系统开始配置环境,遇到了不少坑,特此记录. gcc版本问题 在安装显卡驱动的时候,不要修改gcc版本,使用与内核对应的版本(默认版本,1804应该是7.3.0).否则安装驱动会出现编译失败的问题. 新版本驱动自带Cuda10.1 装完驱动以后,使用nvidia-smi会发现看到Cuda10.1,不要慌,按照正常流程再装一边Cuda即可,然后再配置环境变量. 重装显卡驱动 如果驱动安装有问题,卸载重

首先是安装依赖库 sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev 然后从NVIDIA developer官网下载CUDA驱动 添加执行权限并安装 .28_linux.run .28_linux.run 这一步在安装时,请注意不要安装driver,我们之前已经安装过driver了,如果选择y

安装环境:win10+2070super 1.Cuda的下载安装及配置 (1)测试本机独立显卡是否支持CUDA的安装,点击此处查询显卡是否在列表中. (2)查看自己是否能右键找到NVIDA控制面板,如果没有,去电脑控制面板寻找,点击控制面板-硬件和声音,若还是没有,打开Microsoft Store寻找安装,若还是没有,重装系统 (3)首先打开Pytorch的官网查询目前最新的CUDA版本此处,也可安装旧文件,这里选择最新的版本.然后回到CUDA此处,找到与torch相对应的版本 (4)  接着

win7安装cuda9时出现图形驱动程序安装失败,解决办法是右键计算机>管理>服务和应用程序>服务>找到“Windows Installer”,右键选择“启动” 参考自http://jingyan.baidu.com/article/f25ef25461affd482c1b82a6.html

python有多混乱我就不多说了.这个混论不仅是指整个python市场混乱,更混乱的还有python的各种附加依赖包.为了一劳永逸解决python的各种依赖包对深度学习造成的影响,本文中采用python的发行版Anaconda. Step1 安装Anaconda 这里不建议使用python3.4以后的Anaconda版本,因为太新的版本(python3.5)不支持python/matlab混合编程.所以为了以后方便,建议使用python2.7的Anaconda版本.Anaconda安装完成后,n

官方教程:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 主要参考教程: https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide 其他参考:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51999566 http://www.52nlp.cn/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%

1 首先要开启GPU加速就要安装cuda.安装cuda,首先要安装英伟达的驱动.ubuntu有自带的开源驱动,首先要禁用nouveau.这儿要注意,虚拟机不能安装ubuntu驱动.VMWare下显卡只是模拟出的一块显卡,如果你安装cuda,会卡在ubuntu图形界面无法登陆系统.或者最终安装了cuda也会检测不到显卡设备,所以首先我们需要装双系统. 2 win10下安装ubuntu.win10,win8,是使用uefi引导的.不同于win7等老版本.所以不可以使用EasyBCD. 首先我们对C盘

1. 安装显卡驱动 ~$ lspci | grep controller00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Sky Lake Integrated Graphics (rev 07)03:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GM108M [GeForce 940MX] (rev a2) 双显卡下安装NVIDIA驱动,首先选择合适的源. sudo apt-get update sudo

cuda:7.5 cudnn:cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz cudnn样例:cuDNN v4 Code Samples 1. 解压 tar -zxvf cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz 2. 复制cuda/lib64和cuda/include下文件到cuda安装目录 sudo cp lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/i

系统环境:Ubuntu14.04 64位.Windows7 64位 双系统 CUDA 版本: 7.5 总结一下,我的安装建议是: 一定要下一份CUDA官方的安装文档,按照它的步骤一步步慢慢来,不可偷懒.CUDA 7.5 官方安装文档下载 在安装之前一定要详细检查自己的系统环境.软件是否符合CUDA的安装要求.不要存有侥幸心理,跳过检查步骤. 每进行一项操作,都检查一下该项操作是否成功.如果没成功,适时重启电脑或者重启终端, 1.安装Ubuntu系统14.04 安装完毕后不要更新系统. 这条到底是