目前大部分使用GPU的AI模型,都使用的英伟达这套. 需要注意的是,驱动.cuda.cudnn版本需要一一对应,高低版本互不兼容. 驱动和cuda对应关系:https://docs.nvidia.com/deploy/cuda-compatibility/index.html 驱动下载:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn CUDA下载:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 一.NVI

(Mainly quoted from its official website) Summary: 1. TensorFlow™ is an open source software library. 2. Virtualenv is a tool to create isolated Python environments. 3. Docker: An image is a executable package. A container is a runtime instance of an

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

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5717234.html 参考网址: https://github.com/NVIDIA/nccl https://github.com/ngimel/nccl.torch http://zhidao.baidu.com/link?url=k99LndiVbIM1YAoCoyS1T2MWU-hY8aOtE9NbMPEY2noImKX5aHWcy7Ht600HRATQxIeg_FIIGW-UboWgawc

重新审视RDMA的网络支持 本文为SIGCOMM 2018会议论文. 笔者翻译了该论文.由于时间仓促,且笔者英文能力有限,错误之处在所难免:欢迎读者批评指正. 本文及翻译版本仅用于学习使用.如果有任何不当,请联系笔者删除. Abstract (摘要) The advent of RoCE (RDMA over Converged Ethernet) has led to a signifcant increase in the use of RDMA in datacenter networks

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

Win10 x64 + CUDA 10.0 + cuDNN v7.5 + TensorFlow GPU 1.13 安装指南 Update : 2019.03.08 0. 环境说明 硬件:Ryzen R7 1700x + GTX 1080Ti 系统:Windows 10 Enterprise Version 1809 Update March 2019 1. 前期工作 NVIDIA 419.35 驱动 Visual Studio 2017 (需要C++部分) Python 3.6.x x64 2.

不多说了,经历了很多莫名其妙的错误最后终于安装好了,直接放安装脚本: #!/bin/bash #安装时要注意有些库可能安装失败以及安装caffe有和protobuf相关错误时可能需要重新对protobuf进行make install cd /home/zw/softwares #需要事先下载对应版本的cuda --local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda cd /home/zw/git_h

安装caffe2 预先准备.安装gflags及autoconf及GLOG https://github.com/caffe2/caffe2/issues/1810 一.下载源代码通过网盘 https://blog.csdn.net/Gpwner/article/details/80068251?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg 二.解压文件,二次解压. $xz -d pytorch.tar.xz $tar -xvf  pytorch.tar 或者通过以下命令解压: tar x

一. 前提 多GPU交互在神经网络是常见的,所以在安装caffe之前需要安装NCCL,来保证多GPU之间的相互交流.  多GPU,这里指的是2个及2个以上英伟达显卡,而不是笔记本中的集显和独显. 二.安装NCCL 1.下载编译  shell终端 cd nccl make CUDA_HOME=/user/local/cuda-7.5 test #注意自己的cuda路径 1 2 1 2 2.测试和配置环境变量  shell终端 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_P

CUDA刷新:GPU计算生态系统 CUDA Refresher: The GPU Computing Ecosystem 这是CUDA Refresher系列的第三篇文章,其目标是刷新CUDA中的关键概念.工具和优化,以供初级或中级开发人员使用. 易于编程和性能的巨大飞跃是CUDA平台被广泛采用的关键原因之一.CUDA平台成功的第二大原因是拥有广泛而丰富的生态系统. 与任何新平台一样,CUDA的成功依赖于CUDA生态系统可用的工具.库.应用程序和合作伙伴.任何新的计算平台都需要开发人员将应用程序

作者:曹彬 | 旷视 MegEngine 架构师 简介 从 2080Ti 这一代显卡开始,所有的民用游戏卡都取消了 P2P copy,导致训练速度显著的变慢.针对这种情况下的单机多卡训练,MegEngine 中实现了更快的集合通信算法,对多个不同的网络训练相对于 NCCL 有 3% 到 10% 的加速效果. MegEngine v1.5 版本,可以手动切换集合通信后端为 shm(默认是 nccl),只需要改一个参数.(由于 shm 模式对 CPU 有额外的占用,且只有在特定卡下才能提高效率,因此

0. 前言 在使用Python版本的PaddleDetection进行一些实验时,想同时利用多个GPU提高效率,遇到了一点问题 You may need to install 'nccl2' from NVIDIA official website 意思是多卡通信时需要跨卡通信库的支持,这时就需要用到NCCL. NCCL全称Nvidia Collective multi-GPU Communication Library,是一个实现多GPU交互的通信库,Nvidia做了很多优化以在PCIe.Nv

Section 0:Hello,World 这次我们亲自尝试一下如何用粗(CU)大(DA)写程序 CUDA最新版本是7.5,然而即使是最新版本也不兼容VS2015 ...推荐使用VS2012 进入VS2012,新建工程,选择NVIDIA--CUDA Runtime 我们来写一个简单的向量加法程序:[Reference] #include <stdio.h> __global__ void saxpy(int n, float a, float *x, float *y) //__global_

Section 0 :Induction of CUDA CUDA是啥?CUDA®: A General-Purpose Parallel Computing Platform and Programming Model 为什么用显卡就可以实现比CPU高得多的运算性能呢?这要从GPU的结构讲起: GPU天生是为了图像处理而设计的,讲道理的话它能处理一些简单的运算工作(比如单独的顶点和线段).但是在一个GPU中包含了许多个流处理器(Stream Processor),这些流处理器都可以并行工作.I

I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:119] Couldn't open CUDA library cublas64_80.dllI c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\cuda\

Nvidia driver installation(after download XX.run installation file) 1. ctrl+Alt+F1   //go to virtual terminal 2.sudo service lightdm stop   //stop X window 3.sudo init 3 4. sudo ./XX.run    if Nouveaue is using,disable it. by [sudo update-initramfs -

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

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 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

基于Ubuntu14.04系统的nvidia tesla K40驱动和cuda 7.5安装笔记 飞翔的蜘蛛人 注1:本人新手,文章中不准确的地方,欢迎批评指正 注2:知识储备应达到Linux入门级水平 一 . 首先介绍硬件配置 处理器 英特尔 Core i7 主板 华硕工作站主板 显卡 Nvidia GeForce GT 730 GPU Nvidia Tesla K40c 内存 32 GB 二 . 裸机安装ubuntu-14.04.5-desktop-amd64.iso镜像文件 UltraISo