本教程租用的是2080ti,3.7多框架镜像. 添加nvidia-cuda的阿里源 curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub | apt-key add - echo "deb https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804/x86_64/ /" > /etc/apt/sources.list.d/cuda.l

1.在Unity中搜索 "Additional Drivers" 2.打开并选择以下选项 3.打开终端并输入 sudo apt-get install nvidia-361 4.安装Intel显卡驱动 sudo apt-get install intel-microcode 5.再次运行"Additional Drivers"并选择已经安装的显卡驱动: 6.打开NVIDIA X Server Settings,选择切换的显卡: http://www.linuxwan

我的机子装的是64位ubuntu 14.04 LTS系统,显卡是GeForce 405 ,想使用cuda所以需要装NVidia官方驱动,但是总是碰到 nouveau 驱动正在使用的问题.找了好久,网上各种将nouveau加入blacklist的文章都不能用,最终找到这篇文章,成功解决问题 转载[Ubuntu安装NVIDIA官方驱动] 由于NVIDIA显卡的开源驱动在性能和效果上比官方的驱动差之太远,无奈只能自己动手安装官方的驱动.安装NVIDIA驱动的具体流程如下:其实NVIDIA的官网的REA

参考链接:https://www.jianshu.com/p/ad808584ce26 安装OpenCL OpenCL是一系列库和头文件,需要根据硬件安装对应的SDK,也就是说,如果希望使用Intel CPU作为并行设备,则必须安装Intel SDK,如果使用NVIDIA GPU作为并行设备,则必须安装NVIDIA SDK.这里给出在Intel CPU和NVIDIA GPU运行OpenCL的配置方法,可以根据自己的硬件情况选择,注意,虚拟机无法使用NVIDIA设备.新手推荐使用Intel SDK

Ubuntu系统---配置OpenCV 目录 一.Ubuntu下配OpenCV 二.Ubuntu下配python-opencv   说明 上述一.二两种方式,配置OpenCV还是有区别的.按个人已有知识的理解,“Ubuntu下配OpenCV”是在系统下装了一个opencv,OpenCV的库全:“Ubuntu下配python-opencv”是Python可以调用OpenCV的相关库,OpenCV的库不全,仅供python用. 正文 一.Ubuntu下配OpenCV @https://blog.cs

<OpenCL异构计算1.2>新鲜出炉,目前市面上仍一书难求!我们已向清华出版社订购到第一批新书.关注异构开发社区,积极参与,就有可能免费获取新书! 1.如果您异构社区的老朋友,请关注:10.1假期后我们将陆续向2013 7月-12月社区月度.季度达人免费派送新书,以答谢您一直以来的参与与支持:或,在9月-12月期间,入选异构社区优秀博文和论坛帖的作者也将免费获得新书! 2.如果您刚刚开始异构开发, 请关注:在9月-11月异构社区新注册会员中,我们每月将向随机抽取的5位会员免费派送新书: 3.

多谢大家关注 转载本文请注明:http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012 本文将作为我<从零開始做OpenCL开发>系列文章的第一篇. 1 异构计算.GPGPU与OpenCL OpenCL是当前一个通用的由非常多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其它芯片 异构计算(heterogeneous)的标准,它是跨平台的.旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工作,更高效的利用硬件高效的完毕大规模的(尤其是并行度高的)计

▶ 查询平台和设备的代码以结果,放在这里方便以后逐渐扩充和查询(没有营养) #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <cl.h> int main() { int i, j; ]; cl_int status; cl_uint nPlatform; cl_platform_id *listPlatform; cl_uint nDevice; cl_device_i

1 异构计算.GPGPU与OpenCL OpenCL是当前一个通用的由很多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其他芯片 异构计算(heterogeneous)的标准,它是跨平台的.旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工作,更高效的利用硬件高效的完成大规模的(尤其是并行度高的)计算.在过去利用GPU对图像渲染进行加速的技术非常成熟,但是我们知道GPU的芯片结构擅长大规模的并行计算(PC级的GPU可能就是CPU的上万倍),CPU则擅长逻辑控制,因此不只局限与图像渲染,人们希望将这

转自:http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012 多谢大家关注 转载本文请注明:http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012 本文将作为我<从零开始做OpenCL开发>系列文章的第一篇. 1 异构计算.GPGPU与OpenCL OpenCL是当前一个通用的由很多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其他芯片 异构计算(heterogeneous)的标准,它是跨平台的.旨在充

1.目标 <1>显卡性能参数: <2>方案可行性: 2.平台信息 2.1.查看当前显卡信息 命令:  lspci |grep VGA  信息:  01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GK106 [GeForce GTX 645 OEM] (rev a1) 解析:  GK106,是一个由英伟达公司制造的适配器图形处理和加速核心芯片. 从NVIDIA支持的矩阵表中查找出GK106支持格式分别为:  NVDEC解码:

多谢大家关注 转载本文请注明:http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012 本文将作为我<从零开始做OpenCL开发>系列文章的第一篇. 1 异构计算.GPGPU与OpenCL OpenCL是当前一个通用的由很多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其他芯片 异构计算(heterogeneous)的标准,它是跨平台的.旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工作,更高效的利用硬件高效的完成大规模的(尤其是并行度高的)计算

OpenCL(全称Open Computing Language,开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU).图形处理器(GPU).Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏.娱乐.科研.医疗等各种领域都有广阔的发展前景. 基本信息 OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GPU或

Mac OS X 背后的故事 作者: 王越  来源: <程序员>  发布时间: 2013-01-22 10:55  阅读: 25840 次  推荐: 49   原文链接   [收藏]   作者王越,美国宾夕法尼亚大学计算机系研究生,中国著名 TeX 开发者,非著名 OpenFOAM 开发者. Mac OS X 背后的故事(一)力挽狂澜的Ellen Hancock Mac OS X 背后的故事(二)Linus Torvalds的短视 Mac OS X 背后的故事(三)Mach之父Avie Tev

目标定位 一.开始全面支持 Tensorflow OpenCV3.4 新功能 当前最新进展OpenCV 3.4 dev:https://github.com/opencv/opencv/tree/master/samples/dnn Ref:3.4.0-dev link 二.安装 卸载 OpenCV 3.3.0 进入build文件夹执行 make uninstall #以下是optionscd .. sudo rm -r build sudo rm -r /usr/local/include/o

1.前置条件验证 (1) Ubuntu14.04操作系统. (2) 检验计算机是否为NVIDIA显卡,终端输入命令 $ lspci | grep -invidia  (3) 检验计算机是否为x86_64架构(x86架构64位系统),终端输入命令 $ uname -m && cat /etc/*release  (4) 安装gcc,并检查gcc版本是否大于4.6,Ubuntu14.04默认版本为4.8,终端执行下述命令安装即可 $ sudo apt-get install g++ 终端输入命

https://jkjung-avt.github.io/opencv3-on-tx2/ 注意:在编译的时候会遇到内存空间不足的情况,可以插入U盘,将程序拷贝到U盘内编译,然后安装到Jetson上.U盘格式化采用NTFS,其他格式可能无法识别. Installation Steps I’d start by cleaning up older opencv packages and installing necessary dependencies for building opencv. Re

简述 很久没有用过OpenCV了,这次需要做一点图像处理相关的工作,又需要用起来,这里记录一下编译的过程.之前介绍过使用vs2015编译opencv2.4的帖子在这里. 编译好的文件在这里https://pan.baidu.com/s/1qXCWxkw 1.下载源码 这里就不下载源码压缩包了,直接从github上克隆一下. # 因为访问github较慢,这里直接使用的国内码云同步仓库 git clone https://gitee.com/mirrors/opencv.git # github上

以前Maya用的好好地,结果安装了Anaconda之后,maya启动以后,日志就会报错(如下),只能自主建模,不能打开以前创建的模型,也不能导入fbx,错误提示就是Maya找不到Python模块,在网上查询有关资料,最后通过如下方式解决问题: 第一步:找到  "E:\AutoDesk\maya2018\install\Maya2018\plug-ins\xgen\scripts\xgenm"目录下的xgGlobal.py文件(注意,对应到您自己的安装目录),打开文件,在文件头部添加如下

found Intel IPP (ICV version): 2017.0.3 [2017.0.3] at: D:/opencv/opencv_3_4_0/opencv/my_build/3rdparty/ippicv/ippicv_win found Intel IPP IW sources: 2017.0.3 at: D:/opencv/opencv_3_4_0/opencv/my_build/3rdparty/ippicv/ippiw_win Could not find OpenBLAS