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

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

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

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

Windows 7上安装配置TensorFlow-GPU运算环境 1. 概述 在深度学习实践中,对于简单的模型和相对较小的数据集,我们可以使用CPU完成建模过程.例如在MNIST数据集上进行手写数字识别,我们可以使用CPU来完成,采用经典的LeNet-5模型只需要十几分钟就能完成(具体取决于电脑配置). 然而,为了达到更好的效果或者构建更复杂的模型,一般需要更大的数据集,例如经典的ImageNet数据集.假如使用CPU训练模型将显得无比吃力(将会花费很长长长长长时间),此时GPU就可以派上用场了

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

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

也不知道是幸运还是不幸,我从一开始接触ubuntu就遇到这一系列的问题, 而且一直没有一个彻底解决的办法,搞得我无比头疼,也害得我重装了无数遍系统... 国际惯例,只按照个人习惯和喜好来写,对某些人来说可能逻辑有点混乱... (建议先完全看一遍再操作,因为前面是铺(fei)垫(hua),主要是总结给自己看的) 第一次装Ubuntu(双系统)的时候,在logo或者黑屏的地方卡住,用启动盘都进入不了,更别说正常进入安装界面了... (临时)解决办法:https://m.th7.cn/show/48/

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

from: http://blog.sina.com.cn/s/blog_49c0985a0102v3fa.html CentOS 7.0 Nvidia显卡安装步骤: 1 在英伟达官网下载相应驱动 搜索出相应的驱动后,不要直接点,而是右健,Save Link as... 否则,会出现下载半天没动静的情况. 存放的路径上最好不要有中文. 我存放的路径是 ~/Downloads/NVIDIA-Linux-x86_64-346.47.run 2 屏蔽默认带有的nouveau 使用su命令切换到root

提升机器的3D性能 在公司用的台式机看配置不会很差,但是在处理3D方面特别地无奈!例如开个PS,3d MAX就会卡的半死,再多开一会儿就直接未响应,然后机器重启. 真无奈啊,公司暂时也不会给我换电脑或者升级硬件--,自己找了找原因,原来没装NVIDIA的驱动,装上驱动之后明显感觉电脑用起来好多了! NVIDIA驱动 Nvidia和3dMax 再安装上这些之后,估计打开Max情况会得到改善吧 机器配置 看一下我的机器配置吧 Unity3d引擎与NAIDAI 再来说一下Unity3d与NAIDAI的

http://blog.csdn.net/soilwork/article/details/713842 nVIDIA SDK White Paper ----Vertex Texture Fetch Water 分类: GPU程序设计2006-05-09 04:48 3439人阅读 评论(2) 收藏 举报 shader网格fp数学计算算法blog nVIDIA SDK White Paper Vertex Texture Fetch Water   作者:Jeremy Zelsnack 本文版

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

一.给Redhat装Nvidia驱动时,出现类似ERROR: The Nouveau kernel driver is currently in use by your system. 的错误,这是应为系统已经安装了Nouveau的显卡驱动,解决办法: (1)编辑 /etc/modprobe.d/blacklist.conf ,在加入 blacklist nouveau (2)运行命令备份与重建initramfs: 先备份($(uname -r)是显示内核版本的命令,无需改动) mv /boot

简介 Nvidia的双显卡切换技术叫Optimus(擎天柱),可惜只能在win7.vista下实现.Linux下没有对应的技术,当然苹果也没有.这导致独立显卡一直在启用,显卡发热升温,风扇狂转,却没有正常工作输入.平时笔记本电池在 Win7 能使用4小时,到了 Ubuntu 两个小时左右就耗光了.AMD早已经为ATI显卡开发出Linux下的催化剂,支持A卡与intel集显之间切换,N卡的用户只能嘴馋. Optimus 技术是不依赖于硬件复杂结构的交火显卡实现.独立显卡按需渲染,并传输给集成显卡,

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

entOS 7.0 Nvidia显卡安装步骤: 1 在英伟达官网下载相应驱动 搜索出相应的驱动后,不要直接点,而是右健,Save Link as... 否则,会出现下载半天没动静的情况. 存放的路径上最好不要有中文. 我存放的路径是 ~/Downloads/NVIDIA-Linux-x86_64-346.47.run 2 屏蔽默认带有的nouveau 使用su命令切换到root用户下: su root 打开/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf 将nvidiafb