在Linux上安装驱动,这事情多半是跑CUDA程序的人才会搞的,多年前学CUDA时为这一步骤头疼的很,现如今已经比较熟悉了,今日给出一些记录. 首先,在NVIDIA官方网站上找到驱动下载页面: https://www.nvidia.cn/Download/Find.aspx?lang=cn 查询到可以使用的驱动版本,如下: BETA版过新,稳定性尚未可知,选择非beta版本的最新版驱动,即 415.27版本. 下载链接页面: https://www.nvidia.cn/download/driv

第一步.安装深度的"显卡驱动器" 在deepin v20 中默认没有显卡驱动管理器,需要命令行安装,命令如下(刚开始一直出错,当我第一次打开应用商店,就可以安装了,好神奇): sudo apt install deepin-graphics-driver-manager 安装深度的"显卡驱动器",切换到因特尔默认驱动,然后重启两次,确认切换成功后,进行下一步. 第二步.卸载英伟达开源驱动 如果刚刚安装好系统,什么都没操作,那么这一步可以省略. sudo apt au

不得不说,ubuntu上安装nvidia驱动坑是真的多!!! 本来在之前已经安装好了,从 显卡驱动到cuda再到cudnn去不没问题,就已一次推送而来的显卡驱动更新,把我的环境全部弄坏,为了吸取教训,我把这次的解决方法做个记录: 一.重新安装驱动时报:error bad return status for module build on kernel 这是因为在上一次安装cuda时将gcc的版本从 5.4(ubuntu16.4默认的gcc版本)降到了4.8,导致在编译过程中出现的报错. 解决方法

我的显卡是GTX1050TI,刚安装好Debian 10的时候启动会黑屏,无法进入系统,解决办法是在grub界面,按e修改启动参数,在启动参数那一行(一般会包含quiet)后面加上 nouveau.modeset=0 目的是禁用开源的独显驱动,应该就是这个驱动导致无法进入系统的 进入系统之后,配置好软件源,注意要包含 non-free 才可以用下面的方法安装 nvidia驱动 驱动的安装只需要一行代码 sudo apt install nvidia-settings 安装好之后会运行配置程序,配

举报 说到显卡,就不免令人想到英伟达和AMD两家面向个人消费级和企业级最大的显示芯片生产企业,英伟达和AMD,今天小编为大家简单的介绍一下英伟达的显卡选购方面的攻略,为一些想要购买显卡的用户提供一些参考. 从熟悉到精通 英伟达显卡N卡选购指南 英伟达公司的产品主要为五大类,包括:GeForce(精视显卡).Tegra(图睿移动处理器).ION(离子平台主板芯片).Quadro(专业图形卡).Tesla(服务器显示核心)等不同领域的产品分类.今天我们要讲的是英伟达的面向个人消费级的精视GeForc

前言 本文讲解如何在VS 2010开发平台中搭建CUDA开发环境. 当前配置: 系统:WIN7 64位 开发平台:VS 2010 显卡:英伟达G卡 CUDA版本:6.0 若配置不同,请谨慎参考本文. 第一步:下载CUDA 点击这里下载 cuda最新版.得到类似: cuda_6.0.37_winvista_win7_win8.1_general_64.exe 类型的安装包. 第二步:设置安装路径 运行安装程序,弹出安装过程中转文件路径设定框: 这个路径随便填无所谓,安装完后就会自动删除的,我就直接

前几天买了一张RTX2060显卡,想自学一下人工智能,跑一些图形计算,安装Ubuntu18.04后发现英伟达显卡驱动安装还是有点小麻烦,所以这里记录一下安装过程,以供参考: 1.卸载系统里低版本的英伟达驱动 sudo apt-get purge nvidia* 2.把显卡驱动加入PPA sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers sudo apt-get update 3.查找英伟达显卡驱动最新版本号 sudo apt-cache search nv

安装Ubuntu无法正常驱动英伟达,这时需要在启动参数中添加nomodset 如果不会添加参数可以参考这篇文章:安装ubuntu时黑屏三种解决办法

1.系统信息 操作系统版本:CentOS7.X 显卡版本:英伟达 Tesla P100 其他软件包安装信息: CUDA 9.0 CUDNN 7.4.2.24 lightgbm 2.2.X Boost 1.61 CMake 3.12 特别说明,如果没有在官网找到你的显卡版本对应的驱动,请尽快寻找你的显卡提供商确认驱动信息,不要轻易尝试:那就是在浪费时间,切记! 2.安装P100驱动 这里安装P100驱动的方式,通过Yum Rpm包的安装方式,其他相关的Linux系统可以通过对应的包管理或者二进制的

硬件加速 并行计算 OpenCL OpenCL API VS SDK 英伟达硬件编解码方案 基于 OpenCL 的 API 自己写一个编解码器 使用 SDK 中的编解码接口 使用编码器对于 OpenCL 和 SDK 的封装 硬件加速 硬件加速的学术名称是 GPGPU(General-purpose computing on graphicsprocessing units),中文名称是通用图形处理器.最基本的思想是使用 GPU 的运算能力完成原本需要 CPU 来进行的运算. 并行计算 GPU 是

虽然FFmpeg本身有cuvid硬解,但是找不到什么好的资料,英伟达的SDK比较容易懂,参考FFmpeg源码,将NVIDIA VIDEO CODEC SDK的数据获取改为FFmpeg获取,弥补原生SDK不能以流作为数据源的不足.所用SDK版本为Video_Codec_SDK_7.1.9,英伟达官网可下载. 1.修改数据源 首先是FFmpeg的一些常规的初始化 bool VideoSource::init(const std::string sFileName, FrameQueue *pFram

2006年,机器学习界泰斗Hinton,在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ,自此,神经网络再次走进人们的视野,进而引发了一场深度学习革命.深度学习之所以如此受关注,是因为它在诸如图像分类.目标检测与识别.目标跟踪.语音识别.游戏(AlphaGo)等多个领域取得了相当优秀的成绩,掀起了又一波人工只能浪潮.深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术,近年来得到了突飞猛进的发展,这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升.英伟达公司研发的图形处理器(Graphics

TensorFlow安装时需要cuda+对应的显卡驱动.这里给出英伟达官方的cuda和驱动的对应: 地址在这里 然后在这里可下载最新的显卡驱动(英伟达公版的驱动,程序员友好型) 最后说一下我的TensorFlow的环境:1.13+cuda10.0+anaconda3.6+py3.6+vs2017 安装的过程比较复杂.推荐使用anaconda,我看anaconda下载tf的时候,会下载一个vs2015runtime还有其他的很多库,比较方便.

为了了解,上来先看几篇中文博客进行简单了解: 如何理解Nvidia英伟达的Multi-GPU多卡通信框架NCCL?(较为优秀的文章) 使用NCCL进行NVIDIA GPU卡之间的通信(GPU卡通信模式测试) nvidia-nccl 学习笔记 (主要是一些接口介绍) https://developer.nvidia.com/nccl (官方网站) https://github.com/NVIDIA/nccl (官方仓库) https://www.cnblogs.com/xuyaowen/p/het

虽然FFmpeg本身有cuvid硬解,但是找不到什么好的资料,英伟达的SDK比较容易懂,参考FFmpeg源码,将NVIDIA VIDEO CODEC SDK的数据获取改为FFmpeg获取,弥补原生SDK不能以流作为数据源的不足.所用SDK版本为Video_Codec_SDK_7.1.9,英伟达官网可下载. 1.修改数据源 首先是FFmpeg的一些常规的初始化 bool VideoSource::init(const std::string sFileName, FrameQueue *pFram

本文來源地址:https://www.leiphone.com/news/201705/uo3MgYrFxgdyTRGR.html 与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上. 而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验.那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适的 GPU 呢?这篇文章将深入讨论这个问题,聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi,并将各主流显卡的性能.性价比制成一目了然的对比图,供大家参考. 先来谈谈选择 GPU 对

英伟达TRTTorch PyTorch JIT的提前(AOT)编译Ahead of Time (AOT) compiling for PyTorch JIT TRTorch是PyTorch / TorchScript的编译器,通过NVIDIA针对NVIDIA GPU的TensorRT深度学习优化器和运行时runtime.与PyTorch的即时(JIT)编译器不同,TRTorch是一种提前(AOT)编译器,这意味着在部署TorchScript代码之前,需要执行显式的编译步骤,以TensorRT引擎

这篇文章主要分析 NVCUVID 提供的解码器,里面提到的所有的源文件都可以在英伟达的 nvenc_sdk 中找到. 解码器的代码分析 SDK 中的 sample 文件夹下的 NvTranscoder 中包含了编码器和解码器的用法,编码器的内容不在这里分析,因为 FFMPEG 中已经包含了相关的代码,不需要其他的处理. 解码器在 SDK 中有一份封装,主要是 NvTranscoder 下的 VideoDecoder 类.目前这个类的具体用法还不是特别的清楚.分析将会从 main 函数开始. ma

Ubuntu在命令行安装显卡驱动 1.进入电脑的BIOS,把Security Boot设置为Disabled. 2.进入终端,输入一以下命令(这里以安装NVIDIA-390进行演示) sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa # 添加软件源 sudo apt-get update sudo apt-get install nvidia-390 3.重启 4.检查 nvidia-smi 5.将驱动设置为NVIDIA驱动 sudo prime-

基于英伟达Jetson TX1 GPU的HDMI图像输入的深度学习套件 [309] 本平台基于英伟达的Jetson TX1视觉计算的全功能开发板,配合本公司研发的HDMI输入图像采集板:Jetson TX1集合64位ARM A57 CPU与1 TFLOP/s 256核Maxwell GPU处理器,并具备4 GB LPDDR4 | 25.6 GB/s内存,16 GB eMMC存储:HDMI采集板使用Micro HDMI接口作为输入接口,并通过芯片TC358840XBG完成从HDMI到MIPI CS

英伟达GPU  嵌入式开发平台 1.         JETSON TX1 开发者组件 JETSON TX1 开发者组件是视觉计算的全功能 开发平台,旨在让您能够快速地安装和运行. 该组件带有 Linux 操作系统环境的存储,支持许多常见的 API,支持由 NVIDIA 完成的开发工具链.主板还设有诸多标准硬件接口,使其成为了高度灵活和可扩展的平台.这让它十分适合那些需要极高计算性能和极低功耗的应用. 2.         Jetson TX1模块 Jetson TX1 是全球首款模块化超级计算