ubuntu下cuda有什么性能测试工具？

wcgfz123 2014-05-05 12:35:05

好像有个profile？求大神解答

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sinat_16530481 2014-06-14

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我也想知道是一个什么测试软件

mx685 2014-06-14

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为了一个积分，真是辛苦

yhyahqq 2014-06-14

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NVIDIA的nSight，可以支持Visual Studio和Eclipse，Ubuntu下安装一个Eclipse就可以使用

彩阳 2014-05-06

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NVIDIA的nSight，可以支持Visual Studio和Eclipse，Ubuntu下安装一个Eclipse就可以使用这个插件了。

GPU刻录多GPU CUDA压力测试建造要构建GPU Burn，请执行以下操作： make 要删除GPU Burn构建的工件，请执行以下操作： make clean GPU Burn的默认计算能力为5.0。要用其他值覆盖此值： make COMPUTE= 在调用make以将其添加到编译器标志的默认列表时，可以添加CFLAGS： make CFLAGS=-Wall 调用make将其添加到链接器标志的默认列表时，可以添加LDFLAGS： make LDFLAGS=-lmylib 调用make将其添加到nvcc标志的默认列表时，可以添加NVCCFLAGS： make NVCCFLAGS=-ccbin 可以添加CUDAPATH以指向非标准安装或特定版本的cuda工具包

注意：废弃的项目而是购买一台x86平台翻新的PC。由于苹果将为他们提供Macbook的egpu支持，因此可能很快就会实现。法语基于适用于rockpro64的Ubuntu Bionic arm64构建，以在PCIE插槽上增加对Nvidia卡的支持。介绍经过几周的研究和测试，我终于设法通过驱动程序和工具在rockpro64上获得了支持的nvidia图形卡。功能性 Nvidia GPU支持 Nvidia驱动程序 CUDA车手 NVENC 4k转码信息此版本应与许多PCIE卡兼容，尚未经过测试。此版本基于Ubuntu Bionic（18.04）arm64，因为只有该Linux与NVIDIA arm驱动程序兼容必需的 Rockpro64（建议4GB RAM进行转码） MicroSD卡（速度最好至少为8GB，建议为16GB） 5A电源（强制性） NVIDIA GPU（

【资源说明】 1、该资源内项目代码都是经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能。环境部署（1）我的环境配置 ``` 操作系统：Ubuntu20.04 IDE：vscode Python: 3.6.13 PyTorch: 1.10.2+cu113 CUDA：113 GPU：NVIDIA GeForce RTX 3090 ``` （2）完整的安装脚本 # Linux 这里便是一个完整安装 MMSegmentation 的脚本，使用 conda 并链接了数据集的路径（以您的数据集路径为 $DATA_ROOT 来安装）。 ```shell conda create -n open-mmlab python=3.10 -y conda activate open-mmlab conda install pytorch=1.11.0 torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.11.0/index.html csdn下载解压资源，命名为mmsegmentation cd mmsegmentation pip install -e . # 或者 "python setup.py develop" mkdir data ln -s $DATA_ROOT data ``` # Windows (有风险) 这里便是一个完整安装 MMSegmentation 的脚本，使用 conda 并链接了数据集的路径（以您的数据集路径为 %DATA_ROOT% 来安装）。注意：它必须是一个绝对路径。 ```shell conda create -n open-mmlab python=3.10 -y conda activate open-mmlab conda install pytorch=1.11.0 torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch set PATH=full\path\to\your\cpp\compiler;%PATH% pip install mmcv csdn下载解压资源，命名为mmsegmentation cd mmsegmentation pip install -e . # 或者 "python setup.py develop" mklink /D data %DATA_ROOT% ``` ## 二.数据集收集以及标注（1）数据分析使用官方提供的视频，每12帧提取1帧，总共提取583张图片，剔除后84张无车道线图片，剩余499张数据样本。 ![](https://s2.loli.net/2022/05/21/PcU5Y1tZBa8FLMs.png) 需要标注的数据区域为图片下1/3区域内的车道线。过远区域车道线不清晰，不利于模型的训练。只标注车行进的主车道线。（2）数据标注数据标注我们选择使用labelme。其优势在于我们可以在任意地方使用该工具。此外，它也可以帮助我们标注图像，不需要在电脑中安装或复制大型数据集。标注方式：我们选择用多边形（Polygons）进行车道线的标注。 ![](https://s2.loli.net/2022/05/21/bgeJK6hQY2R1XjW.png) （3）数据增强在深度学习中，数据增强可以在样本数量不足或者样本质量不够好的情况下，提高样本质量，增加训练的数据量，提高模型的泛化能力，增加噪声数据，提升模型的鲁棒性。我们对标注好的车道线数据进行数据增强，数据增强的同时保留原有标注数据。对每张图片进行4次数据增强，包含改变亮度、加噪声、加随机点、水平翻转4种形式的数据增强，不同形式的数据增强会随机叠加。修改DataAugmentforLabelMe.py文件里的数据集路径，运行后即可得到增强的数据集。 ![](https://s2.loli.net/2022/05/21/iIW3VdtZu2fK9w1.png) （4）数据集数据集格式选择voc格式，将labelme标定好的json数据转voc格式。

视觉问答的深度学习转到随附的博客文章。该项目使用Keras来训练各种前馈和递归神经网络，以解决视觉问题解答的任务。它旨在与数据集一起使用。实施的模型： BOW + CNN模型 LSTM + CNN模型要求 Nvidia CUDA 7.5（可选，用于GPU加速） Caffe（可选）在Ubuntu 14.04和Centos 7.1上使用Python 2.7进行了测试。注意事项： Keras需要最新的Theano，而后者又需要Numpy / Scipy。 spaCy当前仅用于将问题转换为向量（或向量序列），如果需要，可以轻松删除此依赖性。 spaCy默认情况下使用Goldberg和Levy的单词向量，但是我发现Stanford的的性能要好得多。不需要VQA工具。 Caffe（可选）-用于将VQA与您自己的图像一起使用。安装指南这个项目有很多依赖关系，我还

课程演示环境：Windows10；CUDA10.2; cuDNN 7.6.5; Python 3.7; Visual Studio 2019; OpenCV3.4需要学习Ubuntu系统YOLOv4的同学请前往《YOLOv4目标检测实战：人脸口罩佩戴检测》课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/28860 当前，人脸口罩佩戴检测是急需的应用，而YOLOv4是新推出的强悍的目标检测技术。本课程使用YOLOv4实现人脸口罩佩戴的实时检测。课程提供超万张已标注人脸口罩数据集。训练后的YOLOv4可对真实场景下人脸口罩佩戴进行高精度地实时检测。本课程会讲述本项目超万张人脸口罩数据集的制作方法，包括使用labelImg标注工具标注以及如何使用Python代码对第三方数据集进行修复和清洗。本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet，在Windows系统上做人脸口罩佩戴检测项目演示。具体项目过程包括：安装YOLOv4、训练集和测试集自动划分、修改配置文件、训练网络模型、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算)和先验框聚类分析。

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