问题: 电脑安装好Ubuntu系统后,后续安装了显卡驱动.CUDA.cuDNN等软件,后续一直没有关机.中间系统曾经有过升级,这也是问题所在.系统升级导致内核改变,并可能导致它与显卡驱动不再匹配,所以在开机后屏幕分辨率明显出现问题,如果使用 nvidia-smi 命令会出现以下错误: NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver 解决: 1. 首先进入 ubuntu 的 GRUB 界面(注

线上centos6出现软死锁 kernel:BUG: soft lockup 今天线上一台centos6机器用xshell一直连接不上,然后在xshell上显示 Message from syslogd@GZxxx at Mar 29 14:13:14 ...kernel:BUG: soft lockup - CPU#1 stuck for 68s! [events/1:36] 过了10分钟,终于可以连上了,看一下开机日志 dmesg |grep stuckBUG: soft lockup -

转自:https://blog.csdn.net/divlee130/article/details/47806551 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/divlee130/article/details/47806551软死锁问题定位分析. 现象:服务器软死锁,增量数据无法下发.一直报cpu soft lockup 1．通过kxfr日志确认出问题出现的地方 通过对服务器分析可以看到出现问题的地方都是下发配置kxfr_id=2202

Linux 内核引导选项简介 作者:金步国 连接地址:http://www.jinbuguo.com/kernel/boot_parameters.html 参考参数:https://www.cnblogs.com/shengs/p/4608441.html 版权声明 本文作者是一位开源理念的坚定支持者,所以本文虽然不是软件,但是遵照开源的精神发布. 无担保:本文作者不保证作品内容准确无误,亦不承担任何由于使用此文档所导致的损失. 自由使用:任何人都可以自由的阅读/链接/打印此文档,无需任何附加

概述 内核引导参数大体上可以分为两类:一类与设备无关.另一类与设备有关.与设备有关的引导参数多如牛毛,需要你自己阅读内核中的相应驱动程序源码以获取其能够接受的引导参数.比如,如果你想知道可以向 AHA1542 SCSI 驱动程序传递哪些引导参数,那么就查看 drivers/scsi/aha1542.c 文件,一般在前面 100 行注释里就可以找到所接受的引导参数说明.大多数参数是通过"__setup()"函数设置的,少部分是通过"early_param()"或&qu

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

环境说明:虚拟机 CentOS7中解压一个8G的包时,内核报错 Message from syslogd@cosmo-01 at Apr 25 11:05:59 ... kernel:NMI watchdog: BUG: soft lockup - CPU#6 stuck for 21s! [xfs-data/dm-0:451] 内核软死锁(soft lockup)bug原因分析 Soft lockup名称解释:所谓,soft lockup就是说,这个bug没有让系统彻底死机,但是若干个进程(或

服务器跑大量高负载程序,会造成cpu soft lockup. 解决办法: #追加到配置文件中 echo 30 > /proc/sys/kernel/watchdog_thresh #查看 [root@git-node1 data]# tail -1 /proc/sys/kernel/watchdog_thresh30 #临时生效 sysctl -w kernel.watchdog_thresh=30 #内核软死锁(soft lockup)bug原因分析 Soft lockup名称解释:所谓,s

在之前对“黑色1秒”问题的分析博文中,我们将最大嫌疑对象锁定在了Xen,在这篇博文我们将从Xen的角度进行分析.也许有人会问,为什么不知道天多高地多厚地去研究不属于自己范围的问题?只因我们对一个问题的强烈好奇心——究竟是不是我们用Windows的错? (注1:文中所说的Xen补丁问题只是提供一种分析问题的思路,我们遇到的“黑色1秒”问题与有没有打这个补丁没有关系) (注2:关于这个Xen补丁背后的故事,推荐阅读阿里云分享的博文:云计算之路:2009年Xen一个补丁背后那不为人知的故事) 2009

近期在服务器跑大量高负载程序,造成cpu soft lockup.如果确认不是软件的问题. 解决办法: #追加到配置文件中 echo 30 > /proc/sys/kernel/watchdog_thresh #查看 [root@git-node1 data]# tail -1 /proc/sys/kernel/watchdog_thresh30 #临时生效 sysctl -w kernel.watchdog_thresh=30 #内核软死锁(soft lockup)bug原因分析 Soft l

  今早打开虚拟机,在sudo -i的时候,发现出了这个问题: 于是我按照提示,执行abrt-cli list --since 1563382095后,结果如下: 大意就是内核出现了某CPU软死锁的问题,这里较为复杂,我也不是很懂(讲真),但是在最后它给出了解决方法: 意为"启动自动报告功能".   于是我执行它abrt-auto-reporting enabled,然后logout在login,发现问题消失.

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

1.现象描述 系统管理员电话通知,描述为一台服务器突然无法ssh连接,登录服务器带外IP地址并进入远程控制台界面后,提示Authentication error,重启后即可正常进入系统,进入后过20分钟又进入死循环 2.排查原因 登录系统后无任何操作报错如下: 询问了度娘,发现此报错为内核锁死,简称"死机",询问管理员后得知,近期服务器安装了docker,可能由于负载过高导致 Soft lockup:这个bug没有让系统彻底死机,但是若干个进程(或者kernel thread)被锁死在

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

如何创建服务 1.创建Deployment #启动三个pod,运行httpd镜像,label是run:mcw-httpd,Seveice将会根据这个label挑选PodapiVersion: apps/v1 [machangwei@mcwk8s-master ~]$ cat mcwHttpd.yml kind: Deployment metadata: name: mcw-httpd spec: replicas: 3 selector: matchLabels: run: mcw-httpd

关键一句话:docker 容器的teminal失败,一定是等待资源导致的,不管是pid资源,还是内存资源.本文主要讲因为内存资源导致进程D状态,然后导致teminal容器失败. 目前在集群中,cpu占用率其实一直较低,也就是说,load高目前都是因为D状态的进程多,或者说D状态的进程时间比较久,这种情况下,如果该进程归属的容器需要terminal,则会失败. 总结的规律是: 1.有的集群,由于kmem的泄露,导致容器的runc有时候会在创建的时候出现申请内存失败而在内核态循环的情况,这种情况,只