原文地址: https://blog.csdn.net/m0_37462765/article/details/74394932 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/yiran103/article/details/78532855———————————————— 英伟达gtx不仅可以用来玩游戏,就深度学习任务而言,gtx具备的算力并不亚于tesla专业显卡.并且,游戏卡的价

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有,物理安装Ubuntu也没多大意义,所以考虑用公司性能最强悍的游戏主机(i7 6700+GTX 1070) 做实验,这台主机平时是用来跑HTC VIVE的,现在归我用了o(*≧▽≦)ツ. 原本以为整个一套安装下来会很顺利,一路火花

新机上岗 ==============================电脑型号 华硕 All Series 台式电脑操作系统 Windows 7 旗舰版 64位 SP1 ( DirectX 11 ) 处理器 英特尔 Core i7-4790 @ 3.60GHz 四核主板 华硕 B85M-F PLUS ( 英特尔 Haswell )内存 16 GB ( 金士顿 DDR3 1866MHz ) SSD硬盘  固态128G主硬盘 希捷 ST1000DM ( 1 TB )显卡 NVIDIA GeForce

安装GeForce GTX 1080ti 安装GeForce GTX 1080ti,8+8pin需要全接,接4pin就开机显示器上会提示电源线没接完,将显示器线接在显卡上. 设置Win 10 pro 先进入Win10,Win10更新系统后,可以安装NVIDIA 显卡驱动,安好显卡驱动后,用gpu-z检测看看,然后用鲁大师压力测试十分钟,其他的再猛点的压力测试类工具没敢用,因为还没超频,所以没烤机. 进Win10就是为了检测硬件,调整好Windows系统. 设置Ubuntu 16.04 LTS 开

接上文<深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0>,我们继续来安装 TensorFlow,使其支持GeForce GTX 1080显卡. 1 下载和安装cuDNN cuDNN全称 CUDA Deep Neural Network library,是NVIDIA专门针对深度神经网络设计的一套GPU计算加速库,被广泛用于各种深度学习框架,例如Caffe, TensorFlow, Theano, Torch, CNTK等. The NVIDIA

系统环境 系统:win7_x64; matlab版本:matlab2017b试用版: GPU:NVIDIA GeForce GTX 960: 问题描述: 第一次使用深度学习实现代码,运行的是matlab的example,出现以下问题: 原因: 由于电脑运行运行大型游戏或程序,都会由集显切换到独显,以满足运行需求,这个切换的过程也可能会引这个情况的出现,可以进行设置一下,看问题是否解决: 本人的电脑含有CPU和GPU,平常都是CPU运行的,本文代码需要GPU才能运行,故应将图像处理器切换到高性能N

1．在主机上插上GPU之后,查看设备: $ nvidia-smi Tue Dec :: +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 375.66 Driver Version: 375.66 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ |

  深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 发表于2016年07月15号由52nlp 接上文<深度学习主机攒机小记>,这台GTX1080主机准备好之后,就是配置深度学习环境了,这里选择了比较熟悉Ubuntu系统,不过是最新的16.04版本,另外在Nvidia GTX1080的基础上安装相关GPU驱动,外加CUDA8.0,因为都比较新,所以踩了很多坑. 1. 安装Ubuntu16.04 不考虑双系统,直接安装 Ubuntu16.04,从ub

http://anandtech.com/show/2549 Now that NVIDIA’s has announced its newest GPU architecture (the GeForce GTX 200 series), interesting architectural details are popping up on the web. The best writeup I’ve found is by AnandTech. In the past, such detai

上周的这个时候,NVIDIA GeForce 700系列的旗舰产品GTX 780正式发布,传闻已久的GTX 700家族终于来了!虽然没有任何新架构.新特性的旗舰卡发布总让人觉得少点什么.但从性能上来说,GTX 780表现无可挑剔,在只有GeForce Titan 60%价格的情况下却提供了后者接近90%的综合性能表现,而且超频非常不俗.但总的来说该卡4799元的价格还是有点贵了,不是一般玩家所能承受的.那如果有这样一款显卡,它的价格不到3000元,却有GTX 780将近80%的性能,你会心动吗?

GPU Compute Capability Tesla K80 3.7 Tesla K40 3.5 Tesla K20 3.5 Tesla C2075 2.0 Tesla C2050/C2070 2.0 Tesla M40 5.2 Tesla K80 3.7 Tesla K40 3.5 Tesla K20 3.5 Tesla K10 3.0 Tesla M20xx 2.0 Quadro M6000 24GB 5.2 Quadro M6000 5.2 Quadro K6000 3.5 Quadr

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------lspci -vnn | grep VGA -A 12 查看 hylas@hylas-System-Product-Name:~$ lspci -vnn | :]: NVIDIA Corporation Device [10de:1c03] (rev a1)

[“10”力全开 游戏“Ti”厉害]ZX53VE-新飞行堡垒笔记本(Windows 10 Home/新七代标压i7-7700HQ/GTX 1050Ti 4G/8G内存/1TB+128GB) http://store.asus.com.cn/product-1416.html 销售价:                      (节省￥700.00) 市场价:         ￥7899.00 商品评分:         /////.....                      (共36人评

这里说的Deepfakes软件还是DeepFaceLab,人工智能换脸,是使用深度学习方法来实现的.而深度学习程序对电脑配置要求是非常高的,尤其是跑模型这个环节.很多低配电脑,根本就跑步起来.比如像GTX 750 ,1G显存. 默认情况下这种配置肯定跑不了这个程序,但是通过自定义参数也能跑.这对于低配玩家来说绝对是个好消息. 首先,你需要获取的DFL的版本为DeepFaceLabCUDA10.1AVX20190313 或者更高. 其次,你要运行SAE模型,SAE模型的配置参数可以参考: ====

新安装显示gtx745驱动NVIDIA-Linux-x86_64-346.59.run, yum groupremove kde-desktop yum groupinstall "Desktop" yum groupinstall "X Window System" yum groupinstall "Chinese Support" CentOS .x 與 .x 套件組的名稱不太一樣,例如桌面環境套件: CentOS .x: GNOME: G

每秒浮点运算次数[编辑] 维基百科,自由的百科全书     跳到导航跳到搜索 此条目需要补充更多来源. (2018年2月28日)请协助添加多方面可靠来源以改善这篇条目,无法查证的内容可能会因为异议提出而移除. 每秒浮点运算次数(亦称每秒峰值速度)是每秒所执行的浮点运算次数(英语:Floating-point operations per second:缩写:FLOPS)的简称,被用来估算电脑效能,尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中.因为FLOPS字尾的那个S代表秒,而不是复数,所以不能够

http://digi.163.com/14/0218/23/9LDCTFON00162DSP.html [IT168 评测]随着一句“娘娘,封神啦(宝鸡口音)”,中国的观众迅速认识到了两个极其出彩的相声演员.如果说关键词是引发关注的最大因素,那么提到“GeForce”,各位想到的又是什么? 相信不少读者第一次真正认识到NVIDIA(以下简称NV)这个公司还是从一款叫GeForce 256的显卡开始,当年逆天的性能让不少DIY玩家彻底跪倒在NV的的“石榴裙”之下不愿爬起.虽说这么多年过去了,NV

转自:http://blog.csdn.net/lu597203933/article/details/46742199 Ubuntu14.10+cuda7.0+caffe配置 一:linux安装 Linux安装不说了,我这里安装的是ubuntu14.10 二:nVidia驱动和CUDA Toolkit的安装和调试(*.run方法) 1: Verify You Have a CUDA-Capable GPU 执行下面的操作,然后验证硬件支持GPU CUDA,只要型号存在于https://deve

INTRODUCTION GPUs (Graphic Processing Units) have become much more popular in recent years for computationally intensive calculations.  Despite these gains, the use of this hardware has been very limited in the R programming language.  Although possi

AI时代大点兵-国内外知名AI公司2018年最新盘点 导言 据腾讯研究院统计,截至2017年6月,全球人工智能初创企业共计2617家.美国占据1078家居首,中国以592家企业排名第二,其后分别是英国,以色列,加拿大等国家.本文中选取了国外和国内部分有代表性的AI产业链条上相关公司就行分析(排名不分先后),希望对有志于从事人工智能相关工作或者想了解AI行业目前发展现状的朋友能有所帮助.小编会从AI芯片.应用层算法.应用领域等方面对相关公司进行盘点,由于部分公司可能会涉及产业链条上不同的领域,文中