英伟达

总体步骤： 1. 安装显卡驱动 2. 安装CUDA8.0 3. 安装CuDNN_v5.1 4. 安装Caffe 5. Caffe example测试 详细步骤： 1. 安装显卡驱动 1.1 查看显卡型号。 右键计算机->设备管理器->显示适配器 1.2 下载对应型号的最新显卡驱动。 地址： http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 1.3 双击.exe文件安装 2. 安装CUDA8.0 2.1 登录官网下载CUDA8.0 地址： https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 2.2 双击.exe文件安装 2.3 验证CUDA8.0已正确安装 2.3.1 打开cmd，输入nvcc -V。结果如下图。 2.3.2 编译CUDA8.0自带的samples 在C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0目录下，用vs2013，打开Samples_vs2013.sln，在Release下，选中解决方案Samples_vs2013，重新生成解决方案。第一次编译的时候，会提示找不到”d3dx9.h”、”d3dx10.h”、”d3dx11.h”头文件，可从 这里 下载DXSDK_Jun10.exe，按照默认安装。（安装时可能出现错误S1023

1. 摘要 本文介绍基于京东云GPU云主机快速搭建基于Tensorflow深度学习平台的过程，并分享如何利用Tensorflow benchmark工具进行GPU云主机基准性能测试，帮助读者快速、经济地使用云服务厂商提供的GPU计算资源。 2. 京东云GPU云主机简介 京东云GPU云主机以京东云基于虚拟化技术的云主机为基础，以直通(Passthrough)模式为云主机分配NVIDIA P40或者V100 GPU卡，并免费配置大容量本地数据盘，充分满足深度学习、科学计算等计算需求。当前京东云GPU云主机提供如下规格。 实例规格 GPU vCPU ** （核） ** ** 内存****(GB)** 本地数据 ** 盘(GB)** p.n1p40.3xlarge 1*P40 12 48 1*960 SSD p.n1p40.7xlarge 2*P40 28 110 2*960 SSD p.n1p40.14xlarge 4*P40 56 220 4*960 SSD p.n1p40h.3xlarge 1*P40 12 48 1*1200 HDD p.n1p40h.7xlarge 2*P40 28 110 2*1200 HDD p.n1p40h.14xlarge 4*P40 56 220 4*1200 HDD p.n1v100.2xlarge 1*V100 8 44 1*6000 HDD p

cmake_minimum_required(VERSION 2.6) project(cuda_test) find_package(CUDA REQUIRED) include_directories(${CUDA_INCLUDE_DIRS}) CUDA_ADD_EXECUTABLE(test_cuda main.cpp test_cuda_fun.cu) VS2013 VC++的.cpp文件调用CUDA的.cu文件中的函数 https://www.cnblogs.com/betterwgo/p/6843272.html C++调用CUDA（基于VS2015） matlab调用CUDA 以及matlab调用C++ 学习记录 https://blog.csdn.net/penkgao/article/details/78473415 CUDA配置——cpp文件对cu文件的调用 http://ghx0x0.github.io/2015/02/25/cuda-vs2010-configure-cuda/ cuda+VS2015配置 https://blog.csdn.net/qq_38314702/article/details/99414393 1 ----------好用 VS2017+CUDA9.2 新建项目里没有CUDA选项 https://blog.csdn.net

小白学TensorFlow（一） tensorflow安装 在安装之前，您必须选择以下类型的TensorFlow之一来安装： TensorFlow仅支持CPU支​​持。如果您的系统没有NVIDIA®GPU，则必须安装此版本。请注意，此版本的TensorFlow通常会更容易安装（通常在5或10分钟内），因此即使您有NVIDIA GPU，建议先安装此版本。 TensorFlow支持GPU。TensorFlow程序通常在GPU上的运行速度明显高于CPU。因此，如果您的系统具有满足以下所示先决条件的NVIDIA®GPU，并且您需要运行性能关键型应用程序，则应最终安装此版本。 运行TensorFlow与GPU支持的要求 如果您使用本指南中描述的机制之一来安装具有GPU支持的TensorFlow，则系统上必须安装以下NVIDIA软件： CUDA®工具包8.0。有关详细信息，请参阅 NVIDIA的文档 确保将相关的Cuda路径名附加到%PATH% 环境变量中，如NVIDIA文档中所述。 与CUDA Toolkit 8.0相关的NVIDIA驱动程序。 cuDNN v6或v6.1。有关详细信息，请参阅 NVIDIA的文档 。请注意，cuDNN通常安装在与其他CUDA DLL不同的位置。记得将cuDNN DLL的目录添加到 %PATH% 环境变量中。 具有CUDA Compute Capability

1 CUDA 10.0 安装 　　win10 下的cuda 安装是非常简单的，和其他程序安装没什么区别，现在 tensorflow 1.13 版本以上 支持 CUDA 10.0 ，这里选取了CUDA 10.0+ CUDNN 7.5 +tensorflow 1.13 + opencv 3.4.0 　　（1）安装 nvidia 的驱动， 在 https://www.geforce.cn/drivers 选取与显卡对应的驱动 安装（这里选择了gtx750ti 417 版本） 　　（2）在 https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive 选择对应的 CUDA 下载 　　　　 　　（3）运行安装文件 ， 选择的自定义安装 会显示 所有 组件， 一般情况下 只要选择安装 cuda 就行( 安装 驱动程序时，剩下的组件一般都是安装好了的) 　　（4）等待安装完成，安装成功后 在 命令行输入 nvcc -V 会显示版本信息 则安装成功。如果没有 查看系统环境变量 的 path 中是否有CUDA 的相关目录 　　　　　　例如 ，没有则添加。 2 CUDNN 7.5 安装 　　（1）在 网址 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive （需登录） 中选取 Download cuDNN v7

Ubuntu16.04.5 配置英伟达NVIDIA 显卡 驱动实现GPU加速 标签（空格分隔）： 运维系列 一：系统环境初始化与系统包准备 二：安装测试步骤 一：系统环境初始化与系统包准备 apt-get update apt-get install vim openssh-server 准备系统所需要的安装包 NVIDIA-Linux-x86_64-440.44.run cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run 二：安装测试步骤 1.1 安装Nvidia显卡驱动 1. 到官网上下载自己GPU对应版本的显卡驱动。 下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 选择你的显卡驱动版本 点击搜索下载即可 1.2 安装NVIDIA-Linux-x86_64-440.44.run 屏蔽自带的显卡驱动 1） vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf 2） 在最后一行加上：blacklist nouveau ，这里是将Ubuntu自带的显卡驱动加入黑名单 3） 在终端输入：update-initramfs –u，使修改生效 4 )　从新启动系统：　reboot　 ５）打开终端输入lsmod | grep nouveau，没有输出，则屏蔽成功 6 ) service lightdm

nvidia驱动安装 进入nvidia驱动下载官网下载相关驱动： http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 笔者选择： 产品系列：GeForce 10 Series; 产品家族：GeForce GTX 1080; 操作系统：Linux 64-bit; 语言：Chinese(Simplifies). 下载得到驱动安装文件： NVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run 删除旧驱动： sudo apt-get purge nvidia* 禁用自带nouveau nvidia驱动： 创建文件： sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 添加如下内容： blacklist nouveau options nouveau modeset=0 更新到内核： sudo update-initramfs -u 重启系统，通过 lsmod | grep nouveau 查看禁用操作是否生效，如果没有任何输出，则表示成功。 Ctrl+Alt+F1键，进入文本界面，然后关闭X-Window： sudo service lightdm stop 安装 chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-384.59.run sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64

1. 错误原因 使用docker start image-id Error: failed to start container "nvidia-device-plugin-ctr" : Error response from daemon: OCI runtime create failed: container_linux.go:348: starting container process caused "process_linux.go:402: container init caused \"process_linux.go:385: running prestart hook 0 caused \\\"error running hook: exit status 1, stdout: , stderr: exec command: [/usr/bin/nvidia-container-cli --load-kmods configure --ldconfig=@/sbin/ldconfig.real --device=all --utility -- pid=11077/var/lib/docker/overlay2/510a6de5ed82decf7421a392e5274b4fe47e8d0cd3610175c3550f1d26c91376/merged]\\ \

Ubuntu18.04套餐安装集锦 **1： Ubuntu18.04 安装 Anaconda3** https://blog.csdn.net/qq_15192373/article/details/81091098 2、Ubuntu18.04安装Nvida （1） sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa （2） sudo apt update （3) 识别显卡模型和推荐的驱动程序 ubuntu-drivers devices (base) luming@luming-HP-Z440-Workstation:~$ ubuntu-drivers devices == /sys/devices/pci0000:00/0000:00:02.0/0000:02:00.0 == modalias : pci:v000010DEd000013BCsv0000103Csd00001140bc03sc00i00 vendor : NVIDIA Corporation model : GM107GL [Quadro K1200] driver : nvidia-driver-430 - third-party free driver : nvidia-driver-410 - third-party free driver : nvidia

在Windows10系统上搭建完深度学习环境用于无人驾驶中的目标检测后，想在Linux系统上再尝试一下。由于VMware虚拟机安装的Linux系统不支持物理硬件，所以需要一步到位安装一个双系统。本文介绍如何安装双系统以及装完系统后的输入法和英伟达显卡驱动配置。 1.安装双系统 详细操作参考 https://blog.csdn.net/fanxueya1322/article/details/90205143 详细操作参考 https://blog.csdn.net/lzq_103/article/details/84197486 1.1 U盘启动盘的制作 将Ubuntu系统ISO 格式镜像文件借助 Rufus工具 加载进U盘，从而将U盘制作成启动盘。 1.2 分配磁盘空间 留出磁盘空间用于安装ubuntu 系统。 这里有一个巨坑，容易误操作，把主分区转成了动态分区。动态分区的箭头处颜色为绿色，然后不支持磁盘空间分配，即没有分区的磁盘概念。就算留出100G的存储空间，在下一步（1.3）分区时，系统是检测不到这100G存储的。所以在出现系统提示 要不要转为动态磁盘 时，一定要 选择否 . 如果已经转为动态磁盘，经过多种方法的尝试，最终使用AOMEI Dynamic Disk Manager软件可以将动态磁盘转为基本磁盘。 1.3 分区 目录 建议大小 格式 描述 / 150G-200G