Tesla K80下CUDA的一点问题 [问题点数:100分]

Bbs1
本版专家分:0
结帖率 0%
Bbs1
本版专家分:0
NVIDIA Tesla K80:怪物般的双芯计算卡
新一届高性能计算大会召开,中国的“天河二号”勇夺全球超级计算机性能四连冠,各大厂商也都趁机纷纷推出了各自的重磅新品。 先来看NVIDIA的怪物级计算卡:Tesla K80。 Tesla K系列都是基于“开普勒”(Kepler)架构的高性能计算产品,其中采用GK110大核心的已有三款,而今天这款Tesla K80,从各个方面都进行了前所未有的增强。 首先,她的核心是新的GK
Pytorch版faster rcnn的安装、配置与测试
Pytorch作为一个较新的开源框架,十分简洁好用,完全不亚于Tensorflow等成熟框架。 最近在学习Faster R-CNN, 发现Pytorch版本的资料不多,所以在这里记录与分享下自己安装配置Pytorch版本的faster cnn的过程。过程是搬运+翻译的说明文档,增加了一些细节性的东西和报错解决。 这里我用的是github上ruotianluo开源的代码:pytorch-fast...
tesla K80 显卡驱动以及配套的cuda下载
本次打算使用docker安装环境。 首先安装docker:教程——https://blog.csdn.net/ycx901221/article/details/79936035 安装后,需要先启动docker:$ : service docker start 这里有一篇切换<em>cuda</em>版本的文章:用软链接切换的,然而,如果两个人同时使用不同版本的<em>cuda</em>是否要直接程序配置改<em>cuda</em>路径地址? ...
几款科学计算显卡对比(GTX Titan X、GTX 980、Tesla K40 K80 及quadro K4200) 科学计算显卡的两个主要性能指标: 1、CUDA compute capabili
几款科学计算显卡对比(GTX Titan X、GTX 980、Tesla K40 K80 及quadro K4200) 科学计算显卡的两个主要性能指标: 1、CUDA compute capability,这是英伟达公司对显卡计算能力的一个衡量指标; 2、FLOPS 每秒浮点运算次数,TFLOPS表示每秒万亿(10^12)次浮点计算; 3、另外,显存大小也决定了实验中能够使用的样本
服务器tesla配置驱动安装cuda
服务器配置<em>tesla</em> P100 1、  官网下载驱动程序http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn选择界面如下所示2、  卸载原来所有的驱动sudo apt-get purge nvidia*3、  禁用nouveau,做如下操作:Vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf,配置如下:4、  alt+c...
Tesla K80 显卡参数
CUDA Driver Version / Runtime Version 8.0 / 7.5 CUDA Capability Major/Minor version number: 3.7 Total amount of global memory: 11440 MBytes (11995578368 bytes) (13...
NVIDIA V100 GPU 性能测试数据
1. 常用2U 服务器配备有8张nvidia <em>tesla</em>  V100 GPU卡,性能测试结果说明: 如果你具有一台服务器,并且购买了超强计算能力的GPU卡,那么恭喜你,可以进行一次关于计算机超万亿次计算能力的体验。 接下来是您要做的: 1. 装驱动 首先在nvidia官网下载并且安装该卡该型号的驱动。 2. 继续安装CUDA包。  我们来说说CUDA包是干嘛的,
NVIDIA Tesla K40C 的各项性能参数
 目前,我正在研究GPU编程,使用CUDA,所用的显卡为NVIDIA Tesla K40C。通过查询相关的资料,我整理了一下这款显卡的性能参数,如下表:显卡名称 NVIDIA Tesla K40C 显卡制造商 NVIDIA Graphics Processor GPU Name: GK110B Architecture: Kepler Process Size: 28 nm Tran...
ubuntu 18.04 安装nvidia K80驱动 +CUDA10+cuDNN7.4.1.5
首先注意几个坑: 1 不必先安装显卡驱动,<em>cuda</em>Toolkit自带有驱动了。先安装反而报各种错误 2 <em>cuda</em>ToolKit一定要选择runFile,不要选择deb,否则会报错,并且不能再安装时选择配置 3 安装gcc,ubuntu18.04默认安装版本7.3,在进行<em>cuda</em>和cudnn安装测试时不能make,需要将gcc降级,比如5.5 详细安装步骤(待完善) 准备工作,下载<em>cuda</em>...
Ubuntu16.04深度学习开发环境配置(TeslaP100+cuda9.0+tensorflow)
Ubuntu16.04深度学习开发环境配置(TeslaP100+<em>cuda</em>9.0+tensorflow) 1. 显卡驱动安装 选择对应显卡型号的驱动下载 https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=cn Ctrl+Alt+F1 切换至Console 界面 $ sudo service lightdm stop $ sudo nvi...
谷歌Colab Tesla K80免费使用教程
Google Colab Free GPU Tutorial
Ubuntu k80深度学习环境搭建
一、英伟达驱动安装 1、英伟达驱动下载:https://www.nvidia.cn/Download/driverResults.aspx/135493/cn 2、由于是驱动的冲突,那么自然是要杀掉和显卡结合不是那么紧密的草根板驱动nouveau了,加入黑名单是我们要做的第一件事,这样启动以后就不会默认使用草根驱动; cd /etc/modprobe.d/ # 文件夹下创建 touch b...
Centos7安装nvidia K80显卡驱动
 最近在使用之前搭建好Tensorflow-GPU环境的服务器时,突然发现GPU无法使用了。用命令nvidia-smi查一下发现显卡驱动不见了,于是开始着手安装显卡。但是之前没有在服务器上安装显卡的经验,上网搜了一下发现也没有比较完整的教程,于是通过查找资料加上自己的摸索,花费了大半天时间终于把显卡驱动安装好了。这里记录一下,也便于以后自己重新安装的时候使用。 安装环境 CentOS 7.5 +...
ubuntu16.04 系统下K80安装nvidia驱动
ubuntu16.04 系统下K80安装nvidia驱动 将与nvidia有冲突的nouveau驱动加入黑名单 1.1 在/etc/modprobe.d/文件夹下创建blacklist-nouveau.conf文件 1.2 在文件中添加内容为blacklist nouveau options nouveau modeset=01.3 再更新一下 sudo update-initr
NVIDIA GPU 运算能力列表
FROM: https://developer.nvidia.com/<em>cuda</em>-gpus CUDA GPUs NVIDIA GPUs power millions of desktops, notebooks, workstations and supercomputers around the world, accelerating computationally-i
cuda 计算能力查询表
1) CUDA-Enabled Tesla Products Tesla Workstation Products GPU Compute Capability Tesla K80 3.7 Tesla K40 3.5 Tesla K20 3.5 Tesla C2075 2.0 Tesla C2050/C20
NVIDIA GPU的Compute Capability一览
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 Tes
K80服务器安装tensorflow
一、文章来由caffe处理多标签数据不够方便,转投tf。dgx服务器自带tf docker,但是经常没有gpu用,还是需要自己装环境二、开始搭环境真心是个麻烦活,因为实验室服务器 permission 控制很死。。。。。。。(表示很奇葩),所以官网正常的安装方法都很难使用首先我尝试了 install from sources,但是要先装 bazel,已经装上了有需要升级,就暂时放弃了改用 virt
Supermicro SYS-4028GR-TR +Nvidia tesla P4 +Ubuntu 16.04 +CUDA 8.0 深度学习环境搭建
超微 SYS-4028GR-TR 是超微GPU解决方案中一款双路至强E5能支持8张GPU的平台,可支持Nvidia Pascal系列GPU; telsa P100/P40/P4 ,K10/K40/K80/M40/M60/Xeon Phi;以及TITAN XP,GTX 1080TI,GTX 1080 深度学习热门显卡。服务器定制化-周先生 电话:18718478672 QQ:2690592345、E-mail:zyz02015@163.com
从深度学习选择什么样的gpu来谈谈gpu的硬件架构
从深度学习在2012年大放异彩,gpu计算也走入了人们的视线之中,它使得大规模计算神经网络成为可能。人们可以通过07年推出的CUDA(Compute Unified Device Architecture)用代码来控制gpu进行并行计算。本文首先根据显卡一些参数来推荐何种情况下选择何种gpu显卡,然后谈谈跟<em>cuda</em>编程比较相关的硬件架构。 ####1.选择怎样的GPU型号 这几年主要有
服务器(Dell T360+2块Tesla P100)配置显卡驱动和cuda最终版(终于配置好了)
高性能计算卡Tesla K20简介
esla K20是由NVIDIA公司研发,用于服务器高性能计算的一款GPU,是Tesla品牌下的一个产品。NVIDIA研发的高性能计算产品Tesla K20,基于开普勒(Kepler)架构,核心芯片GK110、拥有71亿个晶体管,而且还有更高端的Tesla K20X兄弟产品、K40、K80等升级产品。
NVIDIA发新旗舰计算卡Tesla M40:GM200核心+12GB显存
两个多月前,NVIDIA发布了用于第二代GRID云图形系统的计算卡,包括GM204双芯型Tesla M60、MXM样式型Tesla M6,今天我们又看到了新的Tesla M40、Tesla M4,号称“超级加速器”,主要面向机器学习计算市场。 Tesla M40采用了完整的麦克斯韦架构大核心GM200,3072个流处理器,核心频率达1140MHz,单精度浮点计算突破7TFlops,可
让keras训练深度网络时使用多个显卡
1、使用nvidia-smi pmon 查看linux系统的gpu情况,如下:显然是2张显卡,如何让它们都工作呢2、keras提供了keras.utils import multi_gpu_model使用多个显卡的功能:在原来的model基础上使用multi_gpu_model函数指定一下gpu个数即可:model =  multi_gpu_model(model, 2)完整列子如下(如粗黑色字体...
在Google colab Colaboratory上,安装CUDA和GPU版本的MXnet
首先得查看一下操作系统的版本 !sudo lsb_release -a Google colab 目前用的是Ubuntu 18.04   到官网上找到CUDA对应的版本 https://developer.nvidia.com/<em>cuda</em>-downloads?target_os=Linux&amp;amp;target_arch=x86_64&amp;amp;target_distro=Ubun...
Titan XP值不值?一文教你如何挑选深度学习GPU
本文作者 slav Ivanov 在今年早些时候曾介绍过如何用 1700 美元预算搭建深度学习机器。最近,英伟达在消费级 GPU 领域又推出了 GTX 1070 Ti,如果现在想要组装一台深度学习机器,我们用哪块 GPU 最好呢?本文将详细解答这一<em>问题</em>。 本文作者 slav Ivanov 在今年早些时候曾介绍过如何用 1700 美元预算搭建深度学习机器。最近,英伟达在消费级 GPU 领域又推出了
windows 10, nvidia显卡, tensorflow-gpu cuda9.0安装
1. 下载<em>cuda</em> https://developer.nvidia.com/<em>cuda</em>-downloads?target_os=Windows&amp;amp;target_arch=x86_64&amp;amp;target_version=10&amp;amp;target_type=exelocal   <em>cuda</em>安装(直接点击下一步,下一步,这样太简单,直接略过) 我采用的默认安装 C:\Program...
薅资本主义羊毛新姿势,英伟达K80免费用
&amp;#13; &amp;#13; &amp;#13; &amp;#13; &amp;#13; &amp;#13; &amp;#13; 作者 | 阿司匹林出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker)在到处都是开源工具和学习...
30亿美金投入!一文读懂英伟达性能凶残的Tesla V100牛在哪?
来源:智东西概要:AI已无处不在,两股力量正推动计算机领域的未来。GTC CHINA 2017大会上,英伟达创始人兼CEO黄仁勋表示,AI已无处不在,两股力量正推动计算机领域的未来。第一、摩尔定律已终结,设计人员无法再创造出可以实现更高指令集并行性的CPU架构;第二、深度学习正在引领软件和计算机领域的变革。深度学习、大数据和GPU计算的结合引爆了AI革命。30亿美金研发投入 GV100剑指AIAI
ubuntu 双显卡安装n卡 Quadro K620 Tesla K80*8 显卡驱动的卸载 (已解决)
https://tech.amikelive.com/node-731/how-to-properly-install-nvidia-graphics-driver-on-ubuntu-16-04/ 安装后会没有GUI,但是远程xshell是有的。这是因为双显卡的<em>问题</em>。但是ubuntu又不支持双显卡驱动。那么你只能安装一种显卡驱动。 但是nvidia-smi是好用的。 所以没有GUI就没有吧...
深度学习训练,选择P100就对了
1.背景 去年4月,NVIDIA推出了Tesla P100加速卡,速度是NVIDIA之前高端系统的12倍。同年9月的GTC China 2016大会,NVIDIA又发布了Tesla P4、P40两款深度学习芯片。Tesla P100主攻学习和训练任务,而Tesla P4&P40主要负责图像、文字和语音识别。 同为Pascal架构且运算能力接近的P100和P40常常被拿来对比,单看Spe
服务器从零搭建GPU版本的TensorFlow环境
系统信息: Ubantu18.04,GPU:Tesla P100 1. 使用Xshell 登录服务器 2. 安装nvidia驱动 根据服务器nvidia信息,下载对应版本的驱动(http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us) 查看nvidia信息的命令 lspci | grep -i nvidia 将下载好的驱动文...
Windows10系统下的tensorflow-gpu+CUDA+cuDNN配置
    在使用了一段时间的cpu版本的tensorflow之后,出于对GPU版本的好奇和实际中想加速训练的探索。本人看了好多博客也配置了好多次,趟过的浑水可以说是极多了,对产生过启发的博客作者再次表示感谢。    第一步,我是在windows10系统上进行的工作。    第二步,要看你的NVIDIA英伟达显卡的硬件型号,这个可以通过“开始”  “鼠标右键”进入“设备管理器”,通过查看“显示适配器”...
tensorflow-GPU加速-win10(NVIDIA GeForce 940MX)下的安装教程(VS2015+Cuda9.0)
1.安装Anaconda 由于xx(编译器什么的,没看清楚)原因,完整的tensorflow只支持python3.5,(使用Docker的情况除外)。所以Anaconda一般下载python3.5版本。要添加路径path!我用3.6版本 更换python版本型号的方法: https://jingyan.baidu.com/album/22a299b5e6e4909e18376a4b.ht...
服务器上配置 Tensorflow GPU 版
文章目录1 主要参考2 配置介绍3 安装流程4 详细流程4.1 显卡驱动的安装4.2 CUDA的安装4.3 CUDNN的安装4.4 Anaconda3安装(可选)4.5 安装 tensoflow-gpu4.5.1 安装指定版本4.5.2 加速(换源、timeout)4.5.3 超级VIP加速4.5.4 pip 查看已经安装包的命令以及版本4.6 测试4.7 查看 tensorflow 的版本5 错...
CentOS安装了NVIDIA驱动,然而:nvidia-smi: command not found
通过yum命令在CentOS上面安装了NVIDIA驱动(https://zhuanlan.zhihu.com/p/31781281 其中的第7,8步),执行nvidia-smi命令时却报错:command not found 然后在系统中查找nvidia-smi,确实没有这个命令。 原来通过ppa源安装的NVIDA驱动时不包含nvidia-smi命令的,需...
Ubuntu下CUDA(含GPU卡驱动)安装过程
OS:Ubuntu 12.04 (amd64) 如果是一个不带图形界面的server系统,就没有停掉lightdm这个图形界面管理器的步骤了。。。服务器上也不应该有这个东东。。。但是,照例还是要先确认有没有安装一些有冲突的开源驱动程序,包括nvidia自己的。。。 1.dpkg -l | grep nvidia 如果有先卸载 2. 删除之前所安装的nVidia驱动。 ...
利用TESLA GPU和MATLAB实现大规模型数据并行处理
Math works, nvidiaMatlab2011a的解决方案陈炜Matlab2011 在gpu上的应用华平2007 Tesla宣布gpu有快速的浮点处理能力第一代的x86没有浮点处理单元,8087已经成为业界主流的架构512个核,非常适合做并行的运算真实的应用软件加速分子
英伟达机器学习5大网红GPU卡
来自吉浦迅科技 整理发布 第五名:Tesla K80   Tesla ——英伟达高端大气上档次专用计算卡品牌,以性能高、稳定性强,适用于长时间高强度计算著称。        Tesla K80 双GPU 加速器可透过一卡双 GPU 提供双倍传输量,内置24GB GDDR5 存储器,每颗 GPU 有 12GB 存储器,比上代Tesla K40 GPU 提供多
从深度学习gpu选择来谈谈gpu的硬件架构
转自:http://suanfazu.com/t/gpu-gpu/12326 从深度学习在2012年大放异彩,gpu计算也走入了人们的视线之中,它使得大规模计算神经网络成为可能。人们可以通过07年推出的CUDA(Compute Unified Device Architecture)用代码来控制gpu进行并行计算。本文首先根据显卡一些参数来推荐何种情况下选择何种gpu显卡,然后谈谈跟cu
CUDA中NVCC的编译器选项
"$(CUDA_BIN_PATH)/nvcc.exe" -ccbin "$(VCInstallDir)bin" -c -D_DEBUG -DWIN32 -D_CONSOLE -D_MBCS -Xcompiler /EHsc,/W3,/nologo,/Wp64,/Od,/Zi,/RTC1,/MTd -I"$(CUDA_INC_PATH)" -I./ -I../../common/inc -o $(C
Nvidia发布Tesla P4、P40两款深度学习芯片 | GTC China 2016
9月13日,NVIDIA(英伟达)在北京国际饭店会议中心召开GTC China 2016大会。在会上,NVIDIA发布了Tesla P4和Tesla P40两款Pascal架构GPU。 本次集成了72亿个晶体管的Tesla P4(2560个CUDA核心)和120亿个晶体管的Tesla P40(3840个CUDA核心)是用来让用户识别和查询语音、图像或文本的。Tesla P4&amp;amp;P40的...
服务器用户 Tensorflow 与 CUDA 版本不兼容问题的解决
Linux Server,Tensorflow,GPU加速,CUDA版本不兼容,无superuser权限
通用计算程序在Tesla架构上的执行
节选自正在写的书稿,还没有配图。这一部分是第三章硬件介绍的一部分,在之前的小节里已经介绍了显卡的组成和一般知识,以及GPU的架构简介。这一节专门介绍CUDA程序如何映射到硬件上,希望对大家有所帮助。 由nvcc生成的通用计算程序分为主机端程序和设备端程序两部分。那么,一个完整的CUDA程序是如何在CPU和GPU上执行的呢?在这一节,我们不仅将介绍CUDA的编程模型如何映射到硬件上,还会介绍
截至2012年5月23日19点58分支持CUDA的NVIDIA的GPU列表(Tesla,Quadro,NVS)
Tesla 产品 Tesla 工作站产品 Tesla数据中心产品 GPU 计算能力 GPU 计算能力 Tesla C2075 2.0 Tesla M2050/M2070/M2075/M2090 2.0 Tesla C2050/C2070 2.0
Tesla M60 GPU 基于CentOS7.3服务的搭建与代码测试
    GPU对于目前深度学习来说,可谓如火如荼,目前对于GPU的研究与开发,整体的发展趋势非常好,而Tesla M60是目前主流的一款GPU服务,如何要发挥其GPU计算的威力, 我们需要做一些基础环境的准备工作,苦于网上没有完整的安装及配置说明,笔者也是一路摸索,整理了一份完整的基于裸机的安装手册,仅供各位参考。环境说明:操作系统:CentOS7.3GPU型号:Tesla M60基于CentOS...
一张显卡卖5-6万?Tesla计算卡你凭什么这么贵!
想必大家都知道,显卡巨头Nvidia公司的产品可以分为三大类:科学计算卡(Tesla)、专业图形卡(Quadro)和家用显卡(Geforce)类。可是同样都是显卡,为什么Geforce卡只需要几千块,而Tesla计算卡能卖到5-6万呢? FP64双精度浮点计算能力强   对于专业卡而言,仅强调FP32单精度运算速度是不够的,毕竟进行生化模拟,比如化学分析和生物遗传学对数学精度的要求远远高...
NVIDIA Tesla P100计算卡性能首测:震撼地球!
GTX 1080/1070虽然性能很强悍,但它们在全新的帕斯卡家族中只能算是中档水准,真正的大杀器是顶级大核心GP100,拥有3840个FP32单精度、1920个FP64双精度CUDA核心,主要面向高性能计算领域。 担任首发的Tesla P100(似乎也叫Tesla P1),只开启了3584个单精度、1792个双精度核心,即便如此单、双精度浮点性能也高达10.6TFlops、5.3TFlop
DeepFaceLab进阶(4):通过Colab免费使用Tesla K80 跑模型!
当学会了换脸软件DeepFaceLab基本使用,各种参数配置,各有优化技能之后。唯一约束你的可能是电脑配置。 CPU能跑,但是慢到怀疑人生,低配模型都得跑一周 低配显卡,显存不够,H128 根本就跑不起来,BS稍微大点就蹦了 本地不行,其实可以用GPU服务器,但是价格不比买个高配显卡便宜。 深度学习玩的就是配置,配置太差怎么办? 花钱升级咯。 没钱怎么办? 本来想说“凉拌”,但是经过多日...
docker踩坑记录二
昨天安装了docker后,需要启动tf镜像命令 docker run --runtime=nvidia -it tensorflow/tensorflow:1.5.0-gpu-py3 bash 然后就一直报错: requirement error: unsatisfied condition: <em>cuda</em> &amp;gt;= 9.0\\\\n\\\&quot;\&quot;&quot;: unknown. 明明已经装好了cu...
Tensor Core究竟有多快?全面对比英伟达V100/P100的RNN加速能力
RNN 是处理量化金融、风险管理等时序数据的主要深度学习模型,但这种模型用 GPU 加速的效果并不好。本文使用 RNN 与 LSTM 基于 TensorFlow 对比了英伟达 Tesla P100(Pascal)和 V100(Volta)GPU 的加速性能,且结果表明训练和推断过程的加速效果并没有我们预期的那么好。 循环神经网络(RNN) 很多深度学习的应用都涉及到使用
Moveit Docker的安装与支持GUI的配置过程
本博客同时发布于个人主页:www.doctorsrn.cn 使用Docker版本的moveit 最近打算学习使用一下moveit,在安装moveit时发现官网提供docker版本,之前对docker有一些浅显的了解,苦于没有应用场景,这次就尝试使用docker版的moveit练练手。在折腾了两天之后,完成支持gui的moveit的docker环境配置,主要内容包括两部分: docker的安装和简...
win10 安装cuda黑屏解决
win10安装<em>cuda</em>8时,在安装图形驱动时黑屏,电脑基本死机状态,不知道什么原因,网上也查不到。自己凭直觉解决了,解决方法:控制面板把显卡驱动卸载,再次安装就好了。...
英伟达发布Tesla V100 史上最强核弹售价102万元
今天零点,在NVIDIA GPU科技大会(GTC)上,黄仁勋正式发布了全新Volta架构GPU——NVIDIA Tesla V100。 地球最强显卡Tesla V100 采用PCIe 3.0 x16界面 Tesla V100成为史上最强GPU,拥有超过210亿个晶体管,是前代Tesla P100的1.37倍,核心面积达到创纪录的81
Tesla架构下的CUDA程序优化
CUDA优化的最终目的是:在最短的时间内,在允许的误差范围内完成给定的计算任务。在这里,“最短的时间”是指整个程序运行的时间,更侧重于计算的吞吐量,而不是单个数据的延迟。在开始考虑使用GPU和CPU协同计算之前,应该先粗略的评估使用CUDA是否能达到预想的效果,包括以下几个方面:精度:目前GPU的单精度性能要远远超过双精度性能,整数乘法、求模、求余等运算的指令吞吐量也较为有限。在科学计算中,由
DeepFaceLab小白入门(6):脸部替换以及合成视频!
前面的都是准备工作,这个环节才是真的换脸。换脸主要分两部分,1,图片换脸,2,把图片合成视频。 7) convert H64 debug.bat 这个环节是和训练环节相对于的,比如我们之前选的是H64,这里就选带H64的来进行转换。如果之前选了SAE,这里就选SAE。 其中的每一种类型两个文件,一个带Debug,一个不带。谁便点一个,不影响结果。默认你可以选带debug的文件。 ...
[译] Google Colab 免费 GPU 使用教程
原文地址:Google Colab Free GPU Tutorial 原文作者:fuat 译文出自:掘金翻译计划 本文永久链接:github.com/xitu/gold-m… 译者:haiyang-tju 校对者:DevMcryYu Google Colab 免费 GPU 使用教程 现在你可以使用 Google Colaboratory(带有免费的 Tesla K80 GPU)使用 Ke...
CUDA nvcc编译步骤简单讲解
如果你想了解 Nvcc 到底搞了什么鬼,究竟 compute_xy sm_xy 区别在哪里, ptx,<em>cuda</em>bin 又是怎么嵌套到 exe 里面最终被驱动执行的,这一节正是你想要的知识。他将讲解每一个编译的具体步骤,而且不光是知识,读者可以自己动手操作来体验这一个过程。他的用处不仅在能够对 CUDA 的编译以及工作机制有更深的认识,而且可以进行高级 debug ,比如可以自己手动进行 ptx->
cuda sm执行block的数量
原文: How many blocks a multiprocessor can process at once depends on how many registers per thread and how much shared memory per block are required for a given kernel since the multiprocessor's regis
【亲测】Ubuntu16.04手动安装nvidia显卡驱动+CUDA 8.0--联想服务器版(之二)
接着上一篇,把服务器版本的安装教程写完 4. 安装<em>cuda</em> 8.0 1)重启后再次进入字符终端界面(Ctrl + Alt + F1),并关闭x window图形界面,进入安全模式安装(lightdm):sudo service lightdm stop 2)在安装<em>cuda</em>时,可以自动安装NVIDIA驱动的,但是这样安装的驱动版本较低,会自动安装OpenGL等文件,又会造成冲突,有<em>问题</em>
vGPU 7.X新特性解读,NVIDIA为何力推虚拟GPU?
NVIDIA一直在不遗余力的宣传和推广vGPU(虚拟GPU),vGPU版本的迭代速度也非常快,从2013年,vGPU发布第一个版本到现在的7.X,几乎每年至少都有一个甚至以上的大版本发布。NVIDIA GPU虚拟化高级解决方案架构师张洁 近日,在北京的一场沟通会上,NVIDIA GPU虚拟化高级解决方案架构师张洁,NVIDIA中国区解决方案架构师李浩南分享了最新版本7.X的新特性。NVIDIA v...
深度学习环境配置综述——CUDA/cudnn/tensorflow三剑客
深度学习平常有所涉及,自己要捣鼓明白,有必要先从环境配置开始捣鼓,GPU加速训练是必不可少的,GPU加速的环境就是CUDA/cudnn/tensorflow这三样,本文试图将这一环境的众多细节介绍清楚。基于TF的Keras也差不多。要玩Pytorch就不在本文范围内了。 有必要叙述一下我的操作系统: CentOS ,想必Linux系统下都差不多?至少Ubuntu是差不多的。Windows系统怎么...
CUDA动态并行
Nvidia的GPU,设备计算能力>3.5的设备支持动态并行。可实现GPU线程启动核函数,而不用CPU端调用核函数。这在递归调用很有用! 在项目要强制生成可重定位的设备代码, win操作: 1.指定代码生成:设备项目-属性-CUDA C/C++ -Device- Code Generation 修改为 compute_35,sm_35。 具体数值可根据自身设备修改,但至少是SM_35。 2
“宇宙最强”GPU —— NVIDIA Tesla V100 面向开发者开放试用!
加速科学发现、可视化大数据以供获取见解,以及为消费者提供基于 AI 的智能服务,这些都是研究人员和工程师们的日常挑战。解决这些挑战需要更为复杂且精准的模拟、对于大数据的强大处理能力、或是训练和运行复杂精妙的深度学习网络。这些工作负载还要求提升数据中心速度,以满足对指数级计算能力的需求。对于开发者来说,这也是一个机遇与挑战并存的时代。如何才能高效分析大量数据并且得到自己想要的结果?NVIDIA 基于
CUDA学习笔记十三
CONSTANT  MEMORY constant Memory对于device来说只读但是对于host是可读可写。constant Memory和global Memory一样都位于DRAM,并且有一个独立的on-chip cache,比直接从constant Memory读取要快得多。每个SM上constant Memory大小限制为64KB。 constant Memory的获取
CUDA从入门到精通(四):加深对设备的认识
前面三节已经对CUDA做了一个简单的介绍,这一节开始真正进入编程环节。 首先,初学者应该对自己使用的设备有较为扎实的理解和掌握,这样对后面学习并行程序优化很有帮助,了解硬件详细参数可以通过上节介绍的几本书和官方资料获得,但如果仍然觉得不够直观,那么我们可以自己动手获得这些内容。   以第二节例程为模板,我们稍加改动的部分代码如下: [cpp] view plai
CentOS7(64位)安装NVIDIA显卡驱动和CUDA8.0
硬件环境:
【CUDA】三、存储器层级结构及共享存储器
一、存储器简介         对于CUDA线程,主要设置的存储器有:局部存储器、共享存储器、全局存储器、只读存储器。         局部存储器:作用域在每个线程的内部,每个线程都有一个自己私有的存储器;         共享存储器:作用域在线程块内,相同块内的线程可访问该存储中的数据,已达到数据共享;         全局存储器:比共享存储器的作用域更大,所有块中的线程都可用访
Keras入门(3)——磨刀不误砍柴工
1. 前言今天我们就正式进行Keras实验。在早些时候,我们只是在PC上进行一些小实验,能够让我们对于Keras有一定的直观的认识。下面才是我们进入到最真实的开发环境。2. 磨刀2.1 硬件设施当然真正的实验不能够在我们个人电脑上运行了。因此我们需要一个功能强大的远程服务器。以个人为例,我们假设目前已经拥有了一个2路的E5-2680V4和4路Tesla K40的Linux的服务器。 E5-2680
NVIDIA深度学习芯片Tesla P4、P40强化人工智能!
NVIDIA深度学习芯片Tesla P4、P40强化人工智能! 3dmgame.com 发布时间:2016-09-21 10:06:10 作者: 编辑:zza   NVIDIA近期发布了两款Pascal构架GPU分别为Tesla P4和Tesla P40。   Tesla P4和Tesla P40属于深度学习芯片,用来做用户识别和查询语言、图象或文本,简单点说深度学习芯片搭配人工智能
Nvidia-P100安装驱动
文章目录环境调研卸载之前安装的旧驱动用PPA安装确认驱动 众所周知Nvidia-P100是顶级的深度学习神器,价格也是非常昂贵的,将近$8000,有此神器自然是要用起来,所以今天就来为它安装驱动,这是它安装完驱动,并满载工作的样子 Fri Dec 14 08:35:44 2018 +----------------------------------------------------------...
渲染19——GPU实例
添加GPU实例支持
动感鼠标,鼠标指针 所属类型 鼠标指针|CursorXP
TeslA 鼠标 TeslA 鼠标TeslA 鼠标TeslA 鼠标TeslA 鼠标
从“NVIDIA禁令”看如何正确选择NVIDIA GPU卡
这周朋友圈真的很精彩, 一条 英伟达新禁令:不能随便用GeForce显卡跑深度学习(挖矿可以)>刷了屏,不少朋友私信我问:Lady这是真的么? 一开始我也是很懵圈:难道NV要从驱动上下手?关键他怎么知道这卡是用在数据中心? 今天朋友圈被这条英伟达独家回应一切,关于禁用GeForce你们都错了>霸屏了! Lady我仔细看了一下,终于恍然大悟! NVIDIA就是在最
Ubuntu 16.04安装NVIDIA驱动后循环登录问题
<em>问题</em>描述最近买了两块NVIDIA Titan X Pascal显卡装到了服务器(运行Ubuntu 16.04)上。为了使用这两块GPU显卡,首先需要安装显卡驱动,安装方式为#安装一个依赖文件,并更新系统 sudo apt-get install linux-headers-generic sudo apt-get update sudo apt-get upgrade #查询NVIDIA显卡驱动,...
CUDA学习笔记(八)动态并行
Dynamic Parallelism(动态并行) 到目前为止,所有kernel都是在host端调用,GPU的工作完全在CPU的控制下。CUDA Dynamic Parallelism允许GPU kernel在device端创建调用。Dynamic Parallelism使递归更容易实现和理解,由于启动的配置可以由device上的thread在运行时决定,这也减少了host和device之间传递...
求助Tensorflow下跑mnist手写体数据集遇到Cuda compute capability问题
在Python下装了tensorflow-gpu,其中<em>cuda</em>为<em>cuda</em>_8.0.61_windows,cudnn为cudnn-8.0-windows7-x64-v5.1,安装没有<em>问题</em>,可以正常跑起来,但是在跑mnist手写体数据集时遇到以下<em>问题</em>: I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorf
Centos7离线安装nvidia驱动
1.首先查看机器是否具有GPU [javis@node5 rpm_resource]$ lspci | grep -i nvidia 06:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GP100GL (rev a1) 81:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GP100GL (rev a1) 2.在官网下载对应的...
阿里云Tesla P100GPU云服务器搭建TensorFlow环境
最近基于深度学习的图像识别项目需要用到GPU加速,申请了阿里云的GPU服务器,在搭建过程中遇到了一些<em>问题</em>,现在将搭建过程记录环境: 阿里云GPU服务器Tesla P100操作系统: Ubuntu 16.04准备安装包(这个是我用来测试搭建的包,如果想用新版本,请自行下载,对应的包文件会提供下载链接):    Nvidia驱动: NVIDIA-Linux-x86_64-390.46.run    官...
NVIDIA图形处理单元(GPU)驱动安装指南
NVIDIA GPU DRIVER INSTALLTION GUIDE FOR LINUX 英伟达图形处理单元(GPU)驱动安装指南 本文档适用于熟悉Linux环境并从命令行编译C程序的读者。注意:本指南仅适用于安装了X Windows的系统上的安装. 注意:本文档中的许多命令可能需要超级用户权限。在大多数Linux发行版中,这将要求您以root身份登录。对于启用了sudo包的系统,对所有必
【并行计算-CUDA开发】从熟悉到精通 英伟达显卡选购指南
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
CUDA——基本模型
CUDA简介 CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构)是由NVIDIA所推出的一种集成技术,通过这个技术,用户可以使用显卡中的资源进行大规模并行计算。 为了后续CUDA编程的展开,该系列的第一篇首先从N系显卡的物理结构以及CUDA编程中的基本模型开始。 物理结构 Nvidia公司开发的GPU系列现在已经有Tesla、Fermi、K...
【手把手系列】全方位GPU深度学习环境搭建(Nvidia,cuda,cudnn,tensorflow, xgboost)
GPU服务器搭建 文章目录GPU服务器搭建安装nvidia显卡驱动NVIDIA CUDA Installation Guide for LinuxPre-installation ActionsRUNFILE InstallationInstalling cuDNN on LinuxInstalling from a Debian File(prefer)Verifying可能出现的错误安装Ana...
主流挖矿显卡不同算法的算力图
主流挖矿显卡不同算法的算力图,看图选择挖矿币种,不用开机实验挖矿币种速度,加上各币种不同功耗的计算,让您得到最高收益。准备装机购买显卡的最佳性价比对比图。
【并行计算-CUDA开发】【视频开发】ffmpeg Nvidia硬件加速总结
2017年5月25日 0. 概述 FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速,其中高层接口是通过Video Codec SDK来实现GPU资源的调用。Video Codec SDK包含完整的的高性能工具、源码及文档,支持,可以运行在Windows和Linux系统之上。从软件上来说,SDK包含两类硬件加速接口,用于编码加速的NVENCODE API和用于解码加速的NVDE
Google开放AI工具Colaboratory使用教程
Colaboratory 是一个 Google 研究项目,旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境,不需要进行任何设置就可以使用,并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘中,并且可以共享,就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。其实就是薅谷歌的羊毛。 本文主要介绍如何通过C...
[cuda] Linux系统多版本cuda环境下的cuda-9.0安装
文章目录前言环境安装验证<em>cuda</em>是否安装成功遇到的<em>问题</em>小结 前言 因为很多人共用一个账号在集群上跑代码,所以不免环境过于错杂,使得出错了也不知道怎么处理,所以这里记录一下重新安装<em>cuda</em>-9.0的过程。之前跑代码只要涉及到device部分的就会出错,当时还不知道为什么现在知道了,是因为驱动的<em>问题</em>。 环境 $&amp;gt; uname -r 3.10.0-514.el7.x86_64 $&amp;gt; ca...
Java实现Web报表打印功能.下载
Java实现Web报表打印功能 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/simplerchiu/187274?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/simplerchiu/187274?utm_source=bbsseo[/url]
pythonwin2.7开发工具下载
pywin32-215.win32-py2.7.exe python开发工具 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/snaker198904/3716529?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/snaker198904/3716529?utm_source=bbsseo[/url]
全国英语等级考试四六级写作经典范文下载
背诵这些范文会让你的四六级考试锦上添花喔! 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/mypotter/2125940?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/mypotter/2125940?utm_source=bbsseo[/url]
文章热词 设计制作学习 机器学习教程 Objective-C培训 交互设计视频教程 颜色模型
相关热词 mysql关联查询两次本表 native底部 react extjs glyph 图标 python深度学习cuda 一点java的学习思路
我们是很有底线的