初次安装好nvidia的驱动,每次执行nvidia-smi命令时,要5秒以上. 可通过如下命令进行改进: nvidia-persistenced --persistence-mode

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

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

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

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

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

(后面内容是本人初次玩GPU时,遇到很多坑的问题总结及尝试解决办法.由于买独立的GPU安装会涉及到设备的兼容问题,这里建议还是购买GPU一体机(比如https://item.jd.com/3964771.html),几行代码就可以顺利安装.---2017.10.04) 电脑配置 Ubuntu 14.04(64位)+GeForce GTX970: 选择安装系统Ubuntu14.04: 可能电脑配置的不同,在我的机子上这里尝试安装Fedora23,Fedora24,Fedora25,Ubuntu 1

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

文章在简书里面编辑的,复制过来貌似不太好看,还是到简书的页面看吧: http://www.jianshu.com/p/c89b97d052b7 1.安装环境简介: 硬件: cpu:i7 6700k gpu:gtx 1070 内存:32g 系统:Ubuntu 14.04 安装在一块移动硬盘上~为啥不装双系统呢?不爽~!移动硬盘上装Ubuntu的一个坑是装之前需要确认你的盘是否是4k对齐.你不确认也行,反正它死活都不让你装~. 系统语言选的是English,不推荐中文,在shell里面输入中文路径是

第一种方法: [Wizard@Wizard ~]$ nvidia-detect kmod-nvidiaOptimus hardware detected: An Intel display controller was detectedEither disable the Intel display controller in the BIOSor use the bumblebee driver to support Optimus hardware 依照上面的提示,用yum安装bumbleb

http://tieba.baidu.com/p/1960826986 图形技术无论如何发展,最终都要落到实际的应用中才有效果.在个人电脑上,图形技术最大的用户除了显示UI和操作界面外,就是呈现美轮美奂的游戏场景.说起游戏发展,内容实在太过庞大繁杂,可能三天三夜也说不完.但是,今天我们可以从另一个角度来观察图形技术在这10年时间中的飞跃进步.NVIDIA,作为最主要的图形技术领导厂商之一,在2002年和2012年先后发布了名为<Dawn>和<New Dawn>的技术演示DEMO,1

在这之前,我用的Ubuntu都是系统自带的驱动, 由于分辨率没有任何问题, 所以一直没有安装Nvidia官方的驱动; 近期更新到 15.04 之后, 在播放avi 格式的常规视频时却出现闪烁的现象, 而且是一直闪, 无法观看, 不过音频没问题; 因此考虑是不是显卡驱动需要更新一下, 最初找了很多更新 Nvidia驱动的方法, 写了很多命令,结果都无法安装.一直提示nouveau正在使用中,禁不掉; 后来直接用系统内置的源来更新,居然成功了~ 命令如下: sudo apt-get update s

转载:http://blog.csdn.net/zyboy2000/article/details/7442464 SMI全称是串行管理接口(Serial Management Interface).是MII接口中的管理接口. SMI 接口包括两根信号线:MDC和MDIO,通过它,MAC层芯片(或其它控制芯片)可以访问物理层芯片的寄存器(前面100M物理层芯片中介绍的寄存器组, 但不仅限于100M物理层芯片,10M物理层芯片也可以拥有这些寄存器),并通过这些寄存器来对物理层芯片进行控制和管理.S

PC游戏玩家肯定会对各式各样的AA抗锯齿技术很熟悉,而今天本文的主角就是NVIDIA今年才推出的新型抗锯齿技术"FXAA". FXAA在某种程度上有些类似于AMD之前宣传的MLAA(形态抗锯齿).但远比后者低调.所以非常多玩家可能还从来没听说过.可是假设你玩过<永远的毁灭公爵>或者<F.3.A.R>.应该会有所耳闻. 今天我们就来实际測測多款显卡上的FXAA性能和画质表现.并将其与MLAA进行简单对照. 什么是FXAA? FXAA全称为"Fast Ap

你可能没有在意您的NVIDIA(英伟达)显卡温度,那么你就不会知道显卡温度过高如何导致的呢?也不会知道如果去解决显卡温度过高的问题了,在此我希望在电脑玩游戏或者在办公中电脑速度快慢,或者发热的情况下,及时的能得到解决,或者停止使用,如果长期使用下去也有可能对其他硬件造成危害! 有人还会问: NVIDIA GeForce GT 640M LE 显卡温度高99度,是显卡坏了吗? 我只能说你先看看下文! NVIDIA显卡温度过高的表现   1.显示器花屏.出现彩色条纹.画面定格.如果您是笔记本:可能会

环境:ubuntu 12.04 (x64) 如果不能够 service lightdm stop,显示:unknown service 或者其他的 sudo /etc/init.d/lightdm restart cuda 6.0 1)Verify You Have a CUDA-Capable GPU To verify that your GPU is CUDA-capable, go to your distribution’s equivalent of SystemProperties

Linux下smi/mdio总线驱动 韩大卫@吉林师范大学 MII(媒体独立接口), 是IEEE802.3定义的以太网行业标准接口, smi是mii中的标准管理接口, 有两跟管脚, mdio 和mdc ,用来现实双向的数据输入/输出和时钟同步.mdio主要作用用来配置/读取phy的寄存器, 实现监控作用. Smi总线也就是mdio总线. 以mips 架构的caium octeon 处理器为例介绍mdio总线的驱动. 内核代码 drivers/net/phy/mdio-octeon.c stati