服务器上的nvidia显卡驱动用的好好的,突然有一天,服务器断电了,然后恢复之后发现常用的nvidia-smi命令无法使用了,具体显示什么无法建立和驱动器的通信之类的,上网查了一堆,发现问题的核心:linux服务器重启之后有时候内核更新了,这时候系统会自动更新内核,那么原来的nvidia驱动器的版本就跟不上内核的版本了.自己设置启动内核是一种解决方法,另一种解决办法是更新nvidia驱动,如果原来是用.run文件安装的(推荐这种安装方式),那么解决方法: 首先卸载原来安装的驱动: sh NVID

那些坑,那些说不出的痛! --------回首安装的过程,真的是填了一个坑又出现了一坑的感觉.记录下了算是自己的笔记也能给需要的人提供一点帮助. 1 写在前面的话 其实在装GPU版本的tensorflow最难的地方就是装CUDA的驱动.踩过一些坑之后,终于明白为什么Linus Torvald 对英伟达有那么多的吐槽了.我的安装环境是ubuntu16.04,安装的是CUDA-8.0.其他驱动安装一般不会遇到很大的问题,都是一些小问题,一般不会卡很久.可以参考官网的安装过程. 2 眼花缭乱的CUDA

在登录界面出现分辨率特别大,整个图形界面特别大,并且怎么也登录不上去的情况时 对于这种情况,一般就是显卡驱动崩了的原因,所以我们可以首先检查显卡驱动是否有问题 nvidia -smi 如果出现说驱动链接不上什么的问题,就是说明你的显卡驱动出现了问题 主要采用以下的处理方法 一.进入ubuntu系统 首先CTRL+ALT_F1到达字符处理界面 然后输入管理员账号和密码登录进去,此时你相当于进入了终端 遇到的问题:在这个步骤的时候,由于我们是多账号的服务器,在登录管理员账号的时候,老是出现login

第一步(可直接跳到第二步):安装nvidia显卡驱动 linux用户可以通过官方ppa解决安装GPU驱动的问题.使用如下命令添加Graphic Drivers PPA: 1 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa  然后更新源: 1 sudo apt-get update  然后去navidia官网查看最新的驱动版本号:navidia官网:http://www.geforce.cn/drivers 比如说驱动的最新版本号为396,则执行如

最近在玩谷歌新开源的自然语言模型bert,最开始是在google的免费GPU上面来弄的(这个部分其实也是可以写一个教程的,中间坑也挺多).但谷歌比较坑人,小数据集还行,大点的数据集训练耗费时间长,再加上网络不稳定总掉线,训练一个上万的数据集断断续续的用了一天时间.改用在本地的linux服务器上来训练bert,但是没有NVIDIA显卡,只好用cpu来跑了,速度超慢,跑一个7万的模型需要50个小时.跑出来的结果很奇葩loss很大,估计参数设置有问题,想换个参数重新跑,太耗费时间了,看来只好搞个GPU

AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(一) Darknet:  C语言中的开源神经网络 Darknet是一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架.它速度快,易于安装,支持CPU和GPU计算.您可以在GitHub上找到源代码,也可以在这里阅读更多关于Darknet可以做什么的信息: 1.  Installing Darknet Darknet易于安装,只有两个可选依赖项: OpenCV,如果你想要更广泛的支持图像类型. 如果你想计算GPU的话,安装CUDA. 两者都是可

CUDA 11功能展示 CUDA 11 Features Revealed 新的NVIDIA A100 GPU基于NVIDIA安培GPU架构,实现了加速计算的最大一代飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,我们很高兴宣布CUDA11与A100结合使用.              CUDA11使您能够利用新的硬件功能来加速HPC.基因组学.5G.渲染.深度学习.数据分析.数据科学.机器人和许多更多样化的工作负载. CUDA11包含了从平台系统软件到开始开发GPU加速应用程序所需的所有功能.本文

10分钟内基于gpu的目标检测 Object Detection on GPUs in 10 Minutes 目标检测仍然是自动驾驶和智能视频分析等应用的主要驱动力.目标检测应用程序需要使用大量数据集进行大量训练,以实现高精度.NVIDIA gpu在训练大型网络以生成用于对象检测推断的数据集所需的并行计算性能方面表现优异.本文介绍了使用NVIDIA gpu快速高效地运行高性能目标检测管道所需的技术. 我们的python应用程序从实时视频流中获取帧,并在gpu上执行对象检测.我们使用带有Incep

GPU端到端目标检测YOLOV3全过程(下) Ubuntu18.04系统下最新版GPU环境配置 安装显卡驱动 安装Cuda 10.0 安装cuDNN 1.安装显卡驱动 (1)这里采用的是PPA源的安装方式,首先添加Graphic Drivers的PPA源,打开终端输入以下指令代码(添加PPA源并更新): sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update (2)使用命令行自动查看合适的驱动版本,系统会自动查找并

Pytorch及Yolov5环境配置及踩坑 1.何为Yolov5 yolo是计算机视觉方面用来进行目标检测的一个十分出名的开源框架,我搜不到官方的对此概括性的定义,但实际上也没什么必要,更重要的是会使用,更更重要的是理解其底层的实现逻辑 知乎 知乎2 对于我现在的数学水平,想了解底层实现逻辑的10%,都有些天方夜谭了,之后我可能会开一个文章专门跟进我学习的进度,也可能会在这篇文章的下面更新学习流程 1.何为卷积? 视频:[工程数学基础]3_变声的基础原理_理解卷积的含义_线性时不变系统的冲激响应

Ubuntu Kylin 1610在安装完毕后,会自动安装显卡驱动,对于一般的图形图像使用来说自然不会有太大的问题,但是对于ANSYS17.2的一些模块,还是会出现问题.一个比较常见的问题就是OpenGL,在使用DM模块的时候会出问题,模块根本无法使用.当你启动DM后发现天蓝色的图形窗口无法出现的时候,就意味着你该更换显卡驱动了. Kylin默认安装的是Nouveau驱动,这是一个第三方为NVIDIA显卡开发的开源驱动,能够应付一般的图形显示问题,但是不能满足类似CAD之类的专业的图形显示要求,

第1种方法:.最好的方式不是手动安装官方驱动(手动安装官方驱动无法使用gpu,而且无法启用3d,同时无法生效,所以最好采用此种方法),而是使用bumblebee-nvidia安装,不过要先添加x-swat的源. sudo vi /etc/modprobe.d/blacklist.conf 增加一行 blacklist nouveau 2. 卸载官方驱动nouveau sudo apt-get –purge remove xserver-xorg-video-nouveau sudo reboot

这几天装系统快被折腾死了,事情的起因是这样的. 这件事情发生之前那两天一直在调试oled屏幕.我自己做转接板,1.3寸30针fpc的接口. 由于没有使用fpc专用转接座子,导致焊接特别困难,索性最后牺牲两块oled(其实没有完全牺牲啦), 做好两块转接板.两块都不是很完美,但是都能用.完了这玩意儿和0.96x轴有两个偏移,需要更改下程序, 但是当时我焊接好硬件调通就没管了. (这张图是最后调试好了的,下面有两行不能显示,可能硬件没焊接好吧) 突然有天在deepin下面撸了会代码,又想调试这个屏幕

Nvidia显卡驱动.CUDA和cuDNN一般都是同时安装的,这里整理的是我成功运行的最简单的方法. 一.Nvidia显卡驱动 1.1 在可以进入图形界面的情况下 直接在"软件和更新"下搜索"附加驱动",我建议选择"专用"的推荐显卡驱动.注意不要选最新版本. 1.2 在无法进入图形界面的情况下 (待整理) 1.3 成功安装的验证方法 运行Nvidia-smi命令,有类似回显(注意Nvidia和-smi之间没有空格). 二.CUDA的安装 2.1下

考试周已经结束了,开发板也已经到了.希望借着这个假期能够好好的利用这块开发板学习Linux系统以及Tensorflow的相关知识. 我打算将学习历程通过博客的方式写出来,作为自己的笔记,也可以供以后拿到板子的人做参考. 1.1 开箱以及安装 不多作介绍,需要注意以下几点: 套件中提供了电源适配器,但是配的三项电源线是港插,无法使用,所以需要自己另配电源线,笔者的笔记本电脑是Dell G7,其电源线无法使用在Tx2的电源适配器上,只能找台式机的电源线.(详见1.2) 尽量使用原装Micro Usb

NVIDIA Turing Architecture架构设计(下) GDDR6 内存子系统 随着显示分辨率不断提高,着色器功能和渲染技术变得更加复杂,内存带宽和大小在 GPU 性能中扮演着更大的角色.为了保持最高的帧速率和计算速度, GPU 不仅需要更多的内存带宽,还需要一个大的内存池来提供持续的性能. NVIDIA 与 DRAM 行业密切合作,开发了世界上第一款使用 HBM2 和 GDDR5X 内存的 GPUs .现在图灵是第一个使用 GDDR6 内存的 GPU 架构. GDDR6 是高带宽

NVIDIA做的Isaac Gym,个人理解就是一个类似于openai的Gym,不过把环境的模拟这个部分扔到了GPU上进行,这样可以提升RL训练的速度. 官网:https://developer.nvidia.com/isaac-gym 一篇blog:https://syncedreview.com/2021/09/01/deepmind-podracer-tpu-based-rl-frameworks-deliver-exceptional-performance-at-low-cost-95

在 Linux 桌面系统下玩了这么久,大部分时间都是使用 Ubuntu,偶尔使用一下 Fedora.我的电脑中安装有多个 Linux 发行版,见这里<在同一个硬盘上安装多个Linux发行版及Fedora 21初体验>.在 Ubuntu 桌面系统中,安装 Nvidia 显卡驱动是分分钟的事,使用起来也一直很顺畅,见这里<桌面美化那点事儿>.然而到了 Fedora 中,则一直是好事多磨.特别是对于 Fedora 21 Workstation 版,在我的笔记本电脑上安装 Nvidia 驱

经反复折腾,得到如下的解决方法: prime-select nvidia 简单吧,但关系是如果让它开机自动执行一次. 反复折腾了xinitrc ,~/.xinitrc , /etc/rc.local 都无效! 最后发现放在 ~/.profile居然是有效的.

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 14.0px "Helvetica Neue"; color: #666666 } span.s1 { } Cocoapods是ios第三方类库集成管理工具,它能让你不需任何配置集成git上所有类库,并且方便管理,让你的ios项目看起来不那么混乱, 安装这个工具后,过段时间也许你突然会发现它的指令无法使用了,这问题与IOS系统升级有关系,也许当你把mac os系统升级到官方才出的版本,会突然发现