英伟达

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 have upgraded to Tensorflow version 1.0 and installed CUDA 8.0 with the cudnn 5.1 version and the nvidia drivers up to date 375.39. My NVIDIA hardware is the one that is on Amazon Web Services using the p2.xlarge instance, a Tesla K-80. My OS is Linux 64-bit. I get the next error message every time I use the command: tf.Session() [ec2-user@ip-172-31-7-96 CUDA]$ python Python 2.7.12 (default, Sep 1 2016, 22:14:00) [GCC 4.8.3 20140911 (Red Hat 4.8.3-9)] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>

关于 NVIDIA NVIDIA (纳斯达克代码：NVDA) 是一家计算机技术公司，公司一直在 GPU 加速计算的行业中勇当开路先锋。NVIDIA 以满足全球最苛刻的用户需求为己任，为游戏玩家、设计师以及科学家提供产品、服务以及软件，在虚拟现实、人工智能、专业可视化以及自动驾驶汽车等领域中带来出色的用户体验。 工作地点： 上海 职位要求：熟悉汽车系统软件开发流程，有QNX 或者 Hypervisor 或者 Radar相关经验 为佳 简历投递: tracyw@nvidia.com Wechat: 1751315121 抄送： Fionahui@careerintlinc.com Wechat：hyh332765962 详细职位描述: Automotive Solution Engineer -Shanghai READY TO HELP US CHANGE THE WORLD? The automotive industry is at disruption & NVIDIA is at the forefront of the autonomous vehicle revolution, powering many key solutions for major car manufacturers. We are engaged in the key areas of

查看方法： nvcc - - version 若nvcc指令无法识别，先安装nvidia-cuda-tools： sudo apt install nvidia -cuda -toolkit 在百度上搜索出来的查看方法是如下指令： cat /usr/ local /cuda/ version .txt 个人感觉该方法有时是错误的，在我个人的机器上用上述指令得出的结果是 CUDA Version 9.1 .85 nvcc : NVIDIA ( R ) Cuda compiler driver Copyright ( c ) 2005 -2017 NVIDIA Corporation Built on Fri_Sep__1_21 :08 :03_CDT_2017 Cuda compilation tools , release 9 .0 , V9 .0 .176 一个是9.0, 一个是9.1。 而我的PATH路径包含包含路径 /usr/ local /cuda- 9.0 /bin/ cat /usr/local/cuda/version.txt指令只是单纯的打印了/usr/local/cuda/version.txt的信息，而我们的路径不一定是/usr/local/cuda/，故该方法有时是错误的。 其他查看方式： 通过cuda代码查看： cudaDriverGetVersion(

GPU和CPU区别 NVIDIA 的 GeForce 显示卡系列采用 GPU 特性进行快速计算，渲染电脑画面，比如大型游戏，图像处理等场景的画面 深度学习的训练过程中，包含了大量重复性的计算，利用 GPU 的计算和并行特性，可提高训练的效率，具备 GPU 特性的电脑显卡就有用武之地啦！ 使用 GPU 的计算前需要做些准备，下面以 window 7 x64 系统为例子 一，检查显卡类型和计算能力 1，查看笔记本显卡型号，以及计算能力 下载个 GPU 查看器， https://www.techpowerup.com/download/gpu-z/ 我笔记本显卡型号：NVIDIA GeForce 940M 2，确定对应显卡 GPU 的计算能力 去 NVIDIA 官网查看 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus NVIDIA GeForce 940M Compute Capability 是 5.0 tensorflow 1.3 版本要求 GPU 计算能力必须在 3.0 以上 https://www.tensorflow.org/versions/r1.3/install/install_windows GPU card with CUDA Compute Capability 3.0 or higher. See NVIDIA

Ubuntu18.04环境下的安装: 主要参考下面这个博客： https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036 https://blog.csdn.net/ice__snow/article/details/80144503 1.安装GPU英伟达驱动（针对ubuntu18.04） step .1： 首先，检测你的NVIDIA图形卡和推荐的驱动程序的模型。执行命令： $ ubuntu-drivers devices 输出结果为： == /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 == modalias : pci:v000010DEd00001180sv00001458sd0000353Cbc03sc00i00 vendor : NVIDIA Corporation model : GK104 [GeForce GTX 680] driver : nvidia-304 - distro non-free driver : nvidia-340 - distro non-free driver : nvidia-384 - distro non-free recommended driver : xserver-xorg-video-nouveau - distro

文章作者：Tyan 博客： noahsnail.com CSDN 简书 今天在使用Dockerfile构建Caffe Docker Image时碰到了一个Caffe与NVIDIA Docker不兼容的问题，我使用的NVIDIA Docker为 FROM nvidia/cuda:9.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04 ，出现的错误为： nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_20 ' 解决方案： # 在Dockerfile中添加 ENV CUD A_ARCH _BIN "35 52 60 61 70" ENV CUD A_ARCH _PTX "52 70" # 在CMake时添加参数 -DCUD A_ARCH _NAME=Manual -DCUD A_ARCH _BIN=${CUD A_ARCH _BIN} -DCUD A_ARCH _PTX=${CUD A_ARCH _PTX} 注意： 35 52 60 61 70 是CUDA显卡的计算能力。 CUDA_ARCH_BIN 参数指定的是显卡的计算能力， CUDA_ARCH_PTX 是PTX代码生成的对应库文件，与显卡计算能力对应。 CUDA_ARCH_PTX 必须包含你的显卡，否则会报错。错误如下： Check failed: error ==

Ubuntu 17.10 + Cuda9.0 + CUDNN + Tensorflow最正确姿势排坑 博主之前一直使用16.04与win10双系统，但是由于当初安装系统时候引导安装的有点问题，导致ubuntu使用起来一直有些毛病，搞了好久也没搞好，索性就想到干脆重新把系统装一下。作为一个爱尝鲜的用户，使用了这么长时间平平淡淡的长期稳定支持版，还是想要换换口味试试最新的17.10版本，不过鉴于长期支持版的18版本再过不久就会放出来了，估计17.10的寿命和用户数量也不会太多了，也正是这个原因导致网络上相关的教程太少，而且坑非常多（可能是时间原因，当时的教程对现在的驱动和cuda版本不适用了），尤其是CUDA的安装，一不小心就会导致开不了机，在折腾了两天历经万难，终于自己摸索出了一套方法解决了问题，所以写一点东西，给可能需要的人，博主自己也是小菜鸟，就是分享分享自己遇到的坑，基本纯手打了一下午，难免有小差错，有什么不对的地方欢迎大佬们指正。 PS：博主显卡1060,应该10系显卡都没有问题，其他没有测试过，不过应该没有问题，如果有的话欢迎交流分享经验 一、Ubuntu17.10安装 这个就不展开讲了，网上教程太多，注意分区的时候系统引导就好了，不要和windows装到一起了，这样的话相当于是把Ubuntu装成了win系统下的一个软件，速度会减慢很多，并且会出现很多问题 进入系统

一、循环登录问题 二、任务栏菜单栏不见了 https://blog.csdn.net/terence1212/article/details/51340595 第二步：安装compizconfig-settings-manager。 命令行输入：sudo apt-get install compizconfig-settings-manager 第三步：运行compizconfig-settings-manager软件 DISPLAY=:0 ccsm 第四步：如果第一步是进入了命令行模式，这里需要返回到图形界面，按下Ctrl+Alt+F7或者F8。 第六步：重启计算机，就能看到久违的菜单栏和任务栏了！如果第一步是进入命令行模式，这里还需要返回到命令行模式。 sudo reboot 三、使用系统自带的数据驱动后循环登录 卸载安装的数据驱动 卸载驱动并重启电脑: sudo apt-get remove --purge nvidia-* sudo apt-get autoremove #特别重要 sudo apt-get install -f #特别重要 sudo reboot sudo apt- get --purge remove nvidia-* 四 、使用.run文件安装驱动 4.1禁用nouveau驱动和相关的驱动包 用编辑器打开blacklist.conf配置文件 sudo

转载自：https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036 非常感谢原作写的这篇博文，自己根据步骤已经实现了。现转载此博文仅是为了保存以防日后重装之用！ ubuntu 18.04 安装GPU +CUDA+cuDNN ： 目前，大多情况下，能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程，博主就目前自身实验室环境进行分析，总结一下安装过程。 1.实验室硬件配置（就需要而言）： 2 .ubuntu18.04 系统安装 首先，建议 制作U盘启动盘（点击此处） 进行安装，安装时需要设定主板 grub+legacy方式（重启进bios，boot项里面的），博主在安装系统时，尝试安装了各种版本的ubuntu系统，包括14.01、14.03、16.01、16.03、16.04，均未成功，所有的问题，都是，系统安装到一半，直接就报错，无法安装，在网上查找了许久，据说是显卡的问题导致的，有相关文档说，18.04版本可以避免这个问题。于是，尝试安装ubuntu18.04版本，OK ，按照大神推荐的 双硬盘分配方案 （点击此处）进行安装配置。安装成功。 大家在安装好系统后，要记得更新源。 3.安装GPU（针对ubuntu18.04） 进入系统后，系统默认是使用主板上的集成显卡

1.首先安装docker，这个没有什么问题 curl - sSL https :// get .daocloud.io/docker | sh 2.安装完成之后查看docker版本及其他信息 sudo docker version 注意： 在此处和以后的位置运行dockers命令的时候都需要加上sudo，否则会提示权限问题，是因为我们在安装docker的时候没有添加当前用户到dockers组。 注意下图版本应该是18.05.0-ce，我们在安装nvidia-docker 的时候会遇到版本问题 3.一般教程现在通常会运行一个hello-world来查看docker效果，但是我们先获取docker加速，这样的话，速度会快很多，不然会遇到很多因为网速的问题，而拉取镜像失败的情况。将以下配置信息直接复制在终端，会自动写入配置文件中。 sudo mkdir -p /etc/docker sudo tee /etc/docker/daemon.json <<- 'EOF' { "registry-mirrors" : [ "https://oyukeh0j.mirror.aliyuncs.com" ] } EOF 然后再用下面的命令重启docker服务。 sudo /etc/init.d/docker restart 4.拉取并运行镜像hello-world sudo docker pull