英伟达

windows 8 + Tensorflow 1.10.0 + Python 3.6.4 + CUDA 9.0 + CUDNN7.3.0配置 一、首先安装TensorFlow 因为anaconda可以更方便的进行包的管理，所以先装了一波anaconda，然后pip install tensorflow-gpu 二. CUDA 9.0安装(注意CUDA9.1和CUDA9.2还不行，亲测) (1)安装CUDA 到如下网址下载CUDA 9.0 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive (2) 验证CUDA安装是否成功： 打开命令提示符，输入：nvcc -V 出现如下类似信息： 三. CUDNN7.3.0下载 选择对应的版本下载，解压缩，将文件夹里的内容拷贝到CUDA的安装目录并覆盖相应的文件夹，CUDA默认安装目录：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0 运行时可能的报错 Internal: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 解决方法：更新驱动 drivers驱动下载 https://www.geforce

Manjaro 显卡驱动安装 我在安装显卡驱动的时候，搞得真的不像样了，完全没有什么心情，但是最近还是找到了几篇比较好的，起码，我的电脑在安装之后，能够驱动显卡了。这是比较好的地方。 方法一： $sudo pacman -S bumblebee bbswitch 这个是安装驱动bbswitch程序 $sudo gpasswd -a $USER bumblebee 安装完成之后，把你的用户名添加到bumblebee组中，使得组能够识别你 $sudo systemctl enable bumblebeed.service 这个是启动bumblebeed服务 $sudo pacman -S bumblebee nvidia opencl-nvidia lib32-nvidia-utils lib32-opencl-nvidia mesa lib32-mesa-libgl xf86-video-intel 这是解决依赖源的问题 然后修改文件 $sudo vim /etc/bumblebee/bumblebee.conf ，修改以下内容： Driver=nvidia && [driver-nvidia] PMMethod=bbswitch 这是把原本的驱动换为bbswitch，指定电源管理。 然后重启系统 $reboot 重启系统后，输入指令 $sudo tee /proc/acpi

禁用nouveau 打开/etc/modprobe.d/blacklist.conf 添加 blacklist nouveau 打开 /usr/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf 添加两行： blacklist nouveau options nouveau modeset=0 重建文件系统 备份原来的initramfs nouveau image镜像 mv /boot/initramfs-$( uname -r).img /boot/initramfs-$( uname -r)-nouveau.img 重建文件系统 dracut /boot/initramfs-$( uname -r).img $( uname -r) 安装dkms 1 sudo yum install kernel-devel 2 sudo yum -y install epel-release 3 sudo yum -y install dkms 重启安装NVIDIA驱动 ./NVIDIA-Linux-x86_64- 384.90 -1080ti.run 来源： https://www.cnblogs.com/jxmer/p/11775034.html

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I've installed the latest nvidia drivers (375.26) manually, and installed CUDA using cuda_8.0.44_linux.run (skipping the driver install there, since the bundled drivers are older, 367 I think). Running the deviceQuery in CUDA samples produces the following error however: ~/cudasamples/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery$ ./deviceQuery ./deviceQuery Starting... CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) cudaGetDeviceCount returned 35 -> CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version Result = FAIL

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: I'm using Ubuntu 16.04, Cuda 8.0 and cudann-v5.1. I uninstalled Tensorflow-CPU version and reinstalled tensorflow-GPU enabled. Followed the instructions given here: https://alliseesolutions.wordpress.com/2016/09/08/install-gpu-tensorflow-from-sources-w-ubuntu-16-04-and-cuda-8-0-rc/ However, when I try to load tensorflow, I get the following error: >>> import tensorflow as tf Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/__init__.py", line 24, in <module> from

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: For debugging CUDA code and checking compatibilities I need to find out what nvidia driver version for the GPU I have installed. I found How to get the cuda version? but that does not help me here. 回答1: Using nvidia-smi should tell you that: bwood@mybox:~$ nvidia-smi Mon Oct 29 12:30:02 2012 +------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 3.295.41 Driver Version: 295.41 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | Nb. Name | Bus Id Disp. | Volatile ECC SB / DB | | Fan Temp Power

nvidia在cuda之后推出一种官方生成更好视频处理技术nvenc。 网上相关资料很少， 也不知道这个东西到底怎么样，自己测试一下吧。 1. 硬件配置 CPU: Intel(R) Core(TM)2 Quad CPU Q8400 @ 2.66GHz 显卡： NVIDIA Tesla K10 （注：这个显卡还比较挑主板，自己攒的比较给力的机器主板不识别，用了台比较老旧的服务器。。。） 系统： centos6.2 64 2. 下载 在官网上根据自己设备下载驱动：http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us 我是直接下载了SDK，里面有驱动。 http://developer.download.nvidia.com/compute/nvenc/v3.0/nvenc_3.0_linux_sdk.tgz 3. 驱动安装 参考： centos6.2下装NVIDIA显卡安装 4. 测试 运行SDK提供的Sample例程，出现了小问题： [root@localhost nvEncodeApp]# ./nvEncoder ./nvEncoder: /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.14' not found (required by ./nvEncoder) 额，动态库问题。 有两种方法解决： a.

转载于： https://www.cnblogs.com/dahu-daqing/p/9288157.html nvidia-smi 的定义： 基于 NVIDIA Management Library （NVIDIA 管理库），实现 NVIDIA GPU 设备的管理和监控功能 主要支持 Tesla, GRID, Quadro 以及 TitanX 的产品，有限支持其他的 GPU 产品 所以我们在常见的 NVIDIAGPU 产品上安装完驱动后，都同时安装上 nvidia-smi 管理工具，帮助管理人员通过命令行的方式对 GPU 进行监控和管理。 当我们成功部署了 GRID 软件以后，我们可以通过以下 nvidia-smi 命令实现对 GPU 的管理。 nvidia-smi 会随着 GRID 软件不断的升级，而功能不断的丰富，所以当我们在执行一些复杂的 nvidia-smi 命令时，可能早期的 GRID 版本无法支持这些命令。 以下 nvidia-smi 常用命令行是个人推荐了解的： nvidia-smi 这是服务器上特斯拉 K80 的信息。 上面的表格中： 第一栏的 Fan：N/A 是风扇转速，从 0 到 100% 之间变动，这个速度是计算机期望的风扇转速，实际情况下如果风扇堵转，可能打不到显示的转速。有的设备不会返回转速，因为它不依赖风扇冷却而是通过其他外设保持低温

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 问题: trying to install tensorflow gpu on windows 10 since three days. https://www.tensorflow.org/install/install_windows#requirements_to_run_tensorflow_with_gpu_support says : If you are installing TensorFlow with GPU support using one of the mechanisms described in this guide, then the following NVIDIA software must be installed on your system: The NVIDIA drivers associated with CUDA Toolkit 9.0. cuDNN v6.0. For details, see NVIDIA's documentation. Note that cuDNN is typically installed in a different location from the other CUDA DLLs. Ensure

可以将文章内容翻译成中文,广告屏蔽插件可能会导致该功能失效(如失效，请关闭广告屏蔽插件后再试): 由 翻译 强力驱动 问题: I have an EC2 instance. It's specs are: g2 . 2xlarge Instance . Intel ( R ) Xeon ( R ) CPU E5 - 2670 0 @ 2.60GHz NVIDIA GRID GPU ( Kepler GK104 ) with Ubuntu 14.04 - 64 bit . I have two questions: 1. After installing the CUDA toolkit on this system, I have the following output when using clinfo : clinfo : /usr/ local / cuda - 8.0 / targets / x86_64 - linux / lib / libOpenCL . so . 1 : no version information available ( required by clinfo ) Platform Version : OpenCL 1.2 CUDA 8.0 . 46 Platform Name : NVIDIA CUDA Platform Vendor :