nvidia gpu
nvidia-smi报错：NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA driver更优解决方案
Ubuntu 18.04系统中，某次pip安装后发现这个问题，有人说是因为系统内核升级造成的，从解决方案来看，系统内核升级更可信。解决方案参考了https://blog.csdn.net/dou3516/article/details/130593616，但更简洁。解决方案是DKMS安装NVIDIA ......
WSL2报错：nvidia-smi Command ‘nvidia-smi‘ not found, but can be installed with:
找了很多方法在社区找了很多方法，结果在b站评论区找到了一个方法给解决了原本一开始有人说是驱动版本问题我nvcc -V是ok的，但是nvidia-smi一直报错，Command ‘nvidia-smi’ not found, but can be installed with: 解决cp /usr/l ......
【Windows 开发环境配置】NVIDIA 篇
CUDA 从CUDA Toolkit Archive下载相应版本的离线安装包，这里以11.7为例。 打开安装包，在安装选项选择自定义模式，点击下一步。 在自定义安装选项中，仅选择CUDA组件（其中Nsight相关组件用于代码调试与性能分析），若未安装显卡驱动，选择NVIDIA GeForce Exp ......
三角形的生命-NVIDIA的逻辑管道
三角形的生命-NVIDIA的逻辑管道 自从突破性的费米架构发布近5年以来，也许是时候刷新其下的主要图形架构了。费米是第一个实现完全可扩展图形引擎的NVIDIA GPU，其核心架构可以在开普勒和麦克斯韦中找到。 本文关注GPU如何工作的图形，尽管一些原理（如着色器程序代码的执行方式）对于计算是相同的。 ......
ubuntu更新nvidia 驱动
卸载驱动 sudo nvidia-uninstall sudo apt-get remove --purge nvidia* 重启 sudo reboot 安装驱动 sudo bash [驱动文件.run] -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files ......
3 分钟看完 NVIDIA GPU 架构及演进
近期随着 AI 市场的爆发式增长，作为 AI 背后技术的核心之一 GPU（图形处理器）的价格也水涨船高。GPU 在人工智能中发挥着巨大的重要，特别是在计算和数据处理方面。目前生产 GPU 主流厂商其实并不多，主要就是 NVIDIA、AMD、Intel、高通等厂家。本文将主要聊聊 NVIDIA GPU ......
Jetson Mediapipe GPU/CUDA Python 包构建
使用 CPU 版本的 Mediapipe 延迟真的很高，所以试着构建了 GPU 版本的 Mediapipe。 GPU Support | MediaPipe | Google for Developers 然而 Google 官方的教程非常过时且并不是针对 Python 包的教程，参考价值非常非常小 ......
聊聊 GPU 产品选型那些事
随着人工智能的飞速崛起，随之而来的是算力需求的指数级增加，CPU 已经不足以满足深度学习、大模型计算等场景的海量数据处理需求。GPU 作为一种强大的计算工具，无论是高性能计算、图形渲染还是机器学习领域，在各个领域展现出了巨大的潜力和应用前景。 说起 GPU，绕不过的当然是 NVIDIA 这个公司了， ......
巅峰对决：英伟达 V100、A100/800、H100/800 GPU 对比
近期，不论是国外的 ChatGPT，还是国内诸多的大模型，让 AIGC 的市场一片爆火。而在 AIGC 的种种智能表现背后，均来自于堪称天文数字的算力支持。以 ChatGPT 为例，据微软高管透露，为 ChatGPT 提供算力支持的 AI 超级计算机，是微软在 2019 年投资 10 亿美元建造一台 ......
调用gpu/cuda常见问题
调用gpu/cuda常见问题 1 、cuda out of memory 1）先查询nvidia-smi 确保gpu未占用 2）调用.cuda()方法前，确保你的系统中有可用的GPU，并且已经安装了适当的GPU驱动和CUDA工具包。否则，将会引发错误。 3) 使用这种方法可以正常使用 util是 g ......
nvidia-docker + nvidia-container-runtime 使用
docker 17.03.2-ce 使用GPU docker 官方是 19.0.2 开始支持英伟达GPU 在此之前版本可以通过英伟达魔改docker的工具 实现此需求 📦 nvidia-docker + nvidia-container-runtime 这个方案最低docker 要求是在docke ......
基础环境(python,gpu等)
anaconda： 清华镜像站中anaconda的所有版本的网址：Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror minianaconda：Index of / (anaconda.com) wget h ......
机器学习——GPU
张量与GPU 不同GPU之间操作 神经网络与GPU 总结 我们可以指定用于存储和计算的设备，例如CPU或GPU。默认情况下，数据在主内存中创建，然后使用CPU进行计算。 深度学习框架要求计算的所有输入数据都在同一设备上，无论是CPU还是GPU。 不经意地移动数据可能会显著降低性能。一个典型的错误如下 ......
GPU信息文档汇总
1、卸载现有的显卡命令：sudo /usr/bin/nvidia-uninstallsudo apt-get --purge remove nvidia-*sudo apt-get purge nvidia*sudo apt-get purge libnvidia*最后再查看一下 是否还有显示信息s ......
pytorch:1.12-gpu-py39-cu113-ubuntu20.04
docker-compose 安装 unbuntu 20.04 version: '3' services: ubuntu2004: image: ubuntu:20.04 ports: - '2256:22' - '3356:3306' - '8058:80' volumes: - my-volu ......
OpenCV4.1.0中的GPU版本的SURF特征点提取类的命名空间、所在头文件和类名
OpenCV4.1.0中的GPU版本的SURF特征点提取类的命名空间、所在头文件和类名情况如下： 类名：cv::cuda::SURF_CUDA 所在的命名空间：cv::cuda 所在头文件：$\build\install\include\opencv2\xfeatures2d。其中，$是编译Open ......
Chromium GPU资源共享
资源共享指的是在一个 Context 中的创建的 Texture 资源可以被其他 Context 所使用。一般来讲只有相同 share group Context 创建的 Texture 才可以被共享，而 Chromium 设计了一套允许不同 share group 并且跨进程的 Texture 共 ......
【GPU】cuda(伪)编程学习
一、编程模型 主机(host)-设备(device)模型：xxxx编程模型使开发人员能够在包含cpu和gpu的异构计算机系统上编写和执行程序； 核函数：从主机启动并在gpu设备上执行的函数成为核函数，是xxxx编程模型的关键组件，在设备内从空间中运行； 线程层次结构：xxxx采用Grid-Workg ......
vmvare 17 gpu 虚拟化 vmware workstation gpu虚拟化
https://blog.51cto.com/u_12959/6296111?articleABtest=0 虚拟化（KVM） 虚拟化介绍：VMware Workstation就是虚拟化虚拟化简单讲，就是把一台物理计算机虚拟成多台逻辑计算机，每个逻辑计算机里面可以运行不同的操作系统，相互不受影响，这 ......
vmware 显卡虚拟化 vmware gpu虚拟化
https://blog.51cto.com/u_12959/6296111?articleABtest=0 一、问题 由于需要玩一下OpenNebula，但是现在自己只有一台笔记本，如何玩？当然是VMVare了，于是装了几台Ubuntu的虚拟机，但是在看安装OpenNebula的前提要求是 安装的 ......
GPU实现虚拟化
GPU 虚拟化 [一] 兰新宇 talk is cheap 关注他 对于 GPU 这样的高速 PCIe 设备，虽然也可以借助 virtio 的方式来实现 guest VM 对 GPU 资源的共享，但因为需要 hypervisor 参与 emulation，效率不高。性能更佳的方案是将物理 GPU ......
vm怎么开启GPU虚拟化
vm怎么开启GPU虚拟化 原创 mob64ca12ecf3b42023-08-16 16:26:00©著作权 文章标签虚拟化驱动程序加载文章分类虚拟化云计算阅读数453 在VM中开启GPU虚拟化方案 问题描述 虚拟机（VM）是一种常见的虚拟化技术，它允许在一台物理计算机上运行多个独立的操作系统实例。 ......
rapidocr_paddle[gpu]：GPU端推理库来了
简介 rapidocr_paddle系列包是基于PaddlePaddle框架作为推理引擎的，支持CPU和GPU上推理。值得说明的是，这个包和PaddleOCR相比，代码基本都是一样的，只不过这个库将里面核心推理代码抽了出来，更加精简而已。 推荐GPU上用这个，CPU端还是以rapidocr_onnx ......
服务器安装tensorflow-gpu=2.11.0教程
第一步：安装cudatoolkit 使用nvidia-smi确定适合自己显卡驱动的版本 使用conda search cudatoolkit获取可用版本 执行 conda install -c anaconda cudatoolkit=X.X.X 在~/.bashrc文件中添加 export LD_ ......
Pytorch深度学习环境配置 | NVIDIA-driver + Pytorch + miniconda
为了验证我的环境配置方法没有问题，我特意租了两小时云服务器来从0配置环境。 云服务器厂家：Ucloud ubuntu22.04 3090 * 2 1. 装 NVIDIA-driver 参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/366882419 1.1. 下载驱动 nvidia ......
查看显卡使用情况nvidia-smi报错：command not found
辗转查看了很多教程，踩了好多坑，最后终于解决了，参考的相关博客会在后文做引用。 我解决的办法：1、在root下重启机器，执行：reboot2、重启以后，执行：cd /usr/src/，然后ls,查看nvidia-xxx,xxx为支持的版本号；3、安装驱动，执行：sudo apt-get instal ......
GPU-笔记
GPU发展 PC时代随着图形操作系统的出现，大量需要 3D 图形运算的工具软件和游戏对于浮点运算的要求急剧升高，传统的 X86 CPU 处理器并不擅长这类任务，于是诞生了更擅长浮点运算的 GPU。在这类应用中，系统会把图形渲染等任务 offload 到 GPU 上去。 随着神经网络研究和应用 ......
记录TritonServer部署多模型到多GPU踩坑 | 京东云技术团队
一、问题是怎么发现的 部署chatglm2和llama2到一个4*V100的GPU机器上遇到问题 config.pbtxt 中设置模型分别在指定gpu上部署实例配置不生效 如以下配置为在gpu0上部署本模型,部署count=1个实例,在gpu1上部署本模型,部署count=2个实例 instance ......
ubuntu系统查看CPU和GPU温度
ubuntu系统查看CPU和GPU温度1. 安装lm-sensorssudo apt install lm-sensors#命令查看温度sensors#实时查看温度watch sensors 2. 安装 psensorpsensor是一款图形化界面温度监测工具，能够可视化显示CPU、显卡以及硬盘等多 ......