基于Ubuntu14.04系统的nvidia tesla K40驱动和cuda 7.5安装笔记 飞翔的蜘蛛人 注1:本人新手,文章中不准确的地方,欢迎批评指正 注2:知识储备应达到Linux入门级水平 一 . 首先介绍硬件配置 处理器 英特尔 Core i7 主板 华硕工作站主板 显卡 Nvidia GeForce GT 730 GPU Nvidia Tesla K40c 内存 32 GB 二 . 裸机安装ubuntu-14.04.5-desktop-amd64.iso镜像文件 UltraISo

最近几天由于不知名的原因,导致很多人无法从官网下载NVIDA的CUDA安装包,下载时,浏览器提示此文件可能危害你的计算机,选择保留下载下来也只是一个42字节的exe文件 双击进行安装又出现以下问题: 试了在线安装和本地安装都不行,有的说是因为开启了浏览器的 Defender Smartscreen,事实证明关闭了也没什么卵用 其实是官网出现了某些不知名原因,导致你无法下载完整的安装包,和你电脑本身没有关系,有人还和我说,是因为给电脑清了灰才这样的嘛.... 这里给大家分享一下python工具大集

在上一期中,我们介绍了为什么使用GPU可以加速计算和处理图像,以及查看自己的电脑能否使用GPU加速,不知道的可以去看上一期文章,这期我们正式的来下载与安装GPU加速工具CUDA,并检查是否安装成功. ​前言: 安装CUDA之前,我们需要做一些准备工作,一起来看一下NVIDA的官方的CUDA下载安装文档,地址:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html. 可以看到,如果我们想要下

下载CUDA 通过这个链接可以下载任意CUDA版本:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 我下载的是这一个:https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_511.65_windows.exe 下载cuDNN: cuDNN Archive | NVIDIA Developer 我下载的是这一个:https://developer.

CUDA以及CUDNN下载安装 在https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive可以找到各个版本的cuda,个人建议下载cuda11.0(也就是2年前的),太新或太旧都可能出现适配问题 在https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载符合cuda版本的cudnn压缩包,解压之后把里面的bin.include.lib文件夹等复制到cuda安装路径下(CUDA默认安装路径为C:\Program Fi

官方教程:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 主要参考教程: https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide 其他参考:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51999566 http://www.52nlp.cn/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%

这个也是困扰我很久的问题,之前用 http://www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html 的安装方法,装了五六七八九十次,总是出问题. 后来找到了一种新的方法,一个晚上加半个上午,装了ubuntu系统(14.04) + NVIDIA 驱动 + CUDA + CAFFE 全部搞定.还跑了mnist的那个数据库,爽爽的一点问题也没有.具体步骤: 1.安装ubuntu,建议安装英文语言版(我自己安装的是14.04英文语言的). 2.安装NVIDIA 驱动:建议参考博

题记:从一开始不知道显卡就是GPU(虽然是学计算机的,但是我真的不知道…脑残如我也是醉了),到搞好所有这些环境前后弄了5天时间,前面的买显卡.装显卡和装双系统见另一篇博客装显卡.双系统,这篇主要记录我怎么配置后面的环境,虽然中间重装Ubuntu三次,后面安装过程也没差别. 基础平台:64-bit,Ubuntu14.04 1.安装NVIDIA驱动(参考技术文章,基本是复制啊,蟹蟹作者~) (1) 在官网下载NVIDIA驱动,根据自己买的型号选择下载,放到 /home/lvxia/ 目录下面,我下载

一直很想做cuda-GPU编程,很早就将CUDA9.0安装好了,后面就没怎么管它,忙别的去了.敲黑板,划重点,我科研还是很努力的,可是很多人看不见罢了.之前一直在使用粒子方法进行流体模拟,计算时间极其漫长,周末想了想,自己来做一个大型显式动力学分析软件,学学CUDA编程是不错的.所以现在为大家呈上热腾腾的一泡小白教程(调皮). 首先到英伟达官网上下载安装CUDA最新版,要注册.其次,安装vs2013或者更高版本.其实我感觉如果安装Gfortran也是可以用的,只要有C++编译器就行了.两个安装好

环境: 1.Win7 64位 旗舰版 2.VS2017 3.CUDA 9.0 安装过程比较简单,直接运行在官网下载的CUDA安装包就可以了. 建议先安装VS,再安装CUDA.这样安装完之后会在VS里直接安装上CUDA程序的模板. ==========划重点============ 这里主要说一下安装过程中的一些问题: 1.我是按着官网的教程安装(http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.

Ububtu18.04下载cuda9.0 下载好后得到: CUDA 9.0仅支持GCC 6.0及以下版本,而Ubuntu 18.04预装GCC版本为7.3,需要安装gcc-6与g++-6 查看当前版本: $gcc --version  $g++ --version 可以不卸载当前gcc 和g++直接下载gcc-6 g++-6, $sudo apt-get install gcc-6 g++-6 然后更改软连接修改gcc-6为默认版本: $sudo mv gcc gcc.bak $ sudo ln

目录 前言 第一步:安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 第四步:测试 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没

最近研究体绘制方面的东西,需要用到CUDA加速.从官网下载了CUDA 7.0(支持VS2013)装好后,VS2013中能直接创建CUDA项目,也可以在原有项目中添加cu文件. 进入正题,为已有项目添加CUDA支持,网上能搜到的多数都是针对VS2010的办法,然而我用的是VS2013,跟VS10版本略有不同. 先给出VS2010的方法,这个也是官方介绍的方法: 在项目上右键--生成自定义... 弹窗中选择相应版本的CUDA 之后打开项目的属性,即可看到CUDA C++了 里面的参数一般不用改,如果

为了学习深度学习,这几天在安装深度学习框架,cuda安装时却出现无法定位软件包的问题.cuda官网下载时提供了deb和run格式,今天只讲deb格式的安装包安装过程的问题. 按照官方教程,下载好cuda deb包后,分别用 sudo dpkg -i XXX.deb sudo apt update sudo apt install cuda 运行即可,一开始没太懂,安装了cuda9.1,发现版本太高,于是又重新下载cuda8.0,可是按上面步骤安装时还是给我安装的是9.0版,其实在sudo apt

目录 Cuda 9.2 CuDnn7.0 官方文档解读 准备工作(下载) 显卡驱动重装 CUDA安装 系统要求 处理之前安装的cuda文件 下载的deb安装过程 下载的runfile的安装过程 安装完以后的操作 验证安装 继续安装cuDNN 解决问题的思路 Trouble Shootting Tensorflow版本对应情况 Reference Later Cuda 9.2 CuDnn7.0 官方文档解读 本篇博客主要是解读官方的文档,预先的条件等,不涉及配置 如果想要安装的话,请看我下一篇博客

本文转载自:https://blog.csdn.net/Zafir_410/article/details/73188228 前言 前面好一阵子忙于写论文和改论文,好久没有做新实验了,最近又回到做实验是的节奏,这感觉很爽. 去年实验室买了两台工作站(4路Titanx+2颗 Xeon CPU E5-2637 v3 @ 3.50GHz),刚开始安装cuda实在是糟心,花了一两天没有搞定,后来请教了一些大牛,搞定了,今年实验室又买了两台差不多服务器,只是GPU为 Titanx(Pascal),本以为安

引自:http://www.makaidong.com/yaoyuanzhi/archive/2010/11/13/1876215.html 本文我们以visual studio 2005 为例演示cuda的安装以及软件开发环境搭建,以及cuda与mfc联调的实现. 1．cuda安装包 cuda是免费使用的,各种操作系统下的cuda安装包均可以在http://www.nvidia.cn/object/cuda_get_cn.html上免费下载.cuda提供3个安装包,分别是: driver, t

OpenCL 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. OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GP

win7(win10也适用)系统安装GPU/CPU版tensorflow Win10 Anaconda下TensorFlow-GPU环境搭建详细教程(包含CUDA+cuDNN安装过程) 目录 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现

最近做一个"高清视频人流量检测"的项目,由于对实时性要求较高,我们需要较快的检测速度.在搜索茫茫"论"海后,我在"The Fastest Deformable Part Model for Object Detection"这篇论文中,找到了FFT(DPM).Proposed Method.以及ACF三种相对较快的行人检测方法.由于在这三种方法中,Proposed Method和ACF方法更快,检测效果更好,所以我将注意力主要集中在PM和ACF上

(安装:NVIDIA-384+CUDA9.0+cuDNN7.1) 显卡(GPU)驱动:NVIDIA-384 CUDA:CUDA9.0 cuDNN:cuDNN7.1 Ubuntu 下安装CUDA需要装NVIDIA驱动,首先进入NVIDIA官网,然后查询对应NVIDIA驱动是否支持你电脑的型号. 这里我的电脑是:华硕F450J ,自带的NVIDIA GEFORCE 745. 第一步.安装NVIDIA GPU驱动 去NVIDIA官网查询是否支持我电脑的GPU如下 可以看出:GeForce 700M S