写在前面一些废话接触深度学习已经有一段时间，之前一直在windows下使用Theano，但是发现Theano天书般的源码真是头大，在看到tensorflow中文教程后，发现它竟然逻辑清晰，教程丰富，实在是居家旅行必备良药啊![偷笑][偷笑][偷笑]所以决定利用国庆假期学习ubuntu和TensorFlow的安装，结果入坑无数，同时搞坏了一块1T硬盘(花了450大洋啊，心在滴血…)。初步估算，整个
1. 如何查看cpu负载？通过什么命令当你的电脑运行缓慢，操作起来很卡的时候，这时你应该查看一下你的cpu是不是处于负载状态下。下面我们通过命令 top 或 uptime 查看平均负载，如下： 三个参数分别表示 一分钟，5分钟，15分钟 占的cpu比例，越低表示cpu处于比较空闲的阶段，但是越大则会出现cpu过载的问题。2. 了解负载参数的意义？在单个cpu下，由于只有一个cpu，所以所有操作都经
GPU通用计算调研报告 摘要：NVIDIA公司在1999年发布GeForce256时首先提出GPU（图形处理器）的概念，随后大量复杂的应用需求促使整个产业蓬勃发展至今。GPU在这十多年的演变过程中，我们看到GPU从最初帮助CPU分担几何吞吐量，到Shader（着色器）单元初具规模，然后出现Shader单元可编程性，到今天GPU通用计算领域蓬勃发展这一清晰轨迹。本报告首先根据搜集到的资料记录GPU通
经历了半天得研究，终于把conky的配置文件搞明白了，于是自己改了一个，主要把ATI相关的性能显示出来特此记录备份。ps:ATI显卡在linux上就是悲剧！ 补充说明： aticonfig命令提供了对显卡各种参数的详细设置与显示，为了得到显卡温度始终频率等信息，必须使用命令初始化一下，主要就是aticonfig自动备份xorg的配置文件：sudo ati
摘要：本文详细介绍了在Ubuntu 18.04下如何配置深度学习GPU（显卡）环境，包括了显卡驱动下载安装，环境配置等。按照本教程的步骤在多台服务器上安装都取得了成功，是在多种方法的比较之下个人整理的认为最新的简洁有效的做法，其要点如下：安装显卡驱动安装Cuda 10.0安装cuDNN前言GPU作为深度学习的一个强有力工具，特别擅长处理矩阵并适用于深度学习等专业应用程序。一般地，深度学习的模型可以
引用参考： 一. 安装环境Ubuntu16.04.3 LSTGPU: GeForce GTX1060Python: 3.5
CUDA Toolkit 8.0 GA1 (Sept 2016)cuDNN v6.0
Ubuntu20.04下手动安装NVIDIA GTX 1070显卡驱动本文参考了链接: 的博文，完成了Ubuntu20.04下NVIDIA GTX 1070显卡驱动的安装。在此又做一次记录，是为了今后在遇到同样的问题，方便自己也方便同行查看解决方案。 文章目录Ubuntu20.04下手动安装NVIDIA GTX 1070显卡驱动一、查看显卡型号二、官网下载显卡驱动三、安装相关依赖四、禁用系统默认显
我们经常去看Linux的平均负载。通过uptime或者top命令就可以显示出，平均负载的内容如下：load average: 0.09, 0.05, 0.01大多数人都对平均负载有所了解：三个数字分别代表了一分钟，五分钟和十五分钟三个时间段内的CPU负载的平均值，而数字越低越好。数字越高表示系统出现了问题或机器过载。但是负载值多少才最合适？谁也说不清楚。首先，我们从最简单的单核处理器的系统进行说明
文章目录PreparationStep1: 安装Nvidia驱动Step2 安装CudaStep3: 安装CudnnStep4: 安装Tensorflow-gpu包Step5: 测试案例IssuesIssue1Issue2Issue3Issue4Other: Linux 服务器版 NVIDIA 驱动安装1. Download Linux Server Version Drive2. Instal
先介绍一下我自己的配置环境Ubuntu 16.04Intel i7 CPU16G内存GTX980Ti 显卡1、安装NVIDIA显卡驱动（1）先在NVIDIA官网上下载对应的驱动程序，可根据自己的GPU的型号下载相应的.run文件例如NVIDIA-Linux-x86_64-3xx.xx.run形式的文件名自己电脑的GPU型号查询可在终端输入：nvidia-smi查询。大概在中间位置。也可以输入： n
Ubuntu16.04安装NVIDIA显卡驱动一、查看显卡型号1.方法12.方法2二、下载显卡驱动三、安装显卡驱动1.BIOS禁用secure boot2.卸载旧版NVIDIA驱动程序3.禁用nouveau4.进入命令行界面并停止可视化桌面5.给run文件赋予执行权限6.安装驱动7.安装过程选项8.打开可视化桌面并检验安装结果 一、查看显卡型号1.方法1输入以下命令lspci |grep -i
linux中的 loadload average 后面三个值代表系统在1分钟、5分钟和15分钟的负载情况，都知道数字越高表示系统负载越大，第一直觉就是这个系统不行了。使用linux过程中我们经常会遇到高负载的现象，那我们如何确定那些是高负载呢？什么是load average？load average的就是一定时间内计算机有多少个active_tasks，也就是说是计算机的任务执行队列的长度，cpu
0. 综述目前，知道3种安装N卡驱动的方法： 1. PPA源：最简便，但未必有最新驱动（亲测），或可能遇到问题（风闻）。sudo add-apt-repository ppa:xorg-edgers/ppa #添加ppa源
sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa #添加ppa源
sudo apt-get update #更新ap
容器将应用程序封装到隔离的虚拟环境中，以简化数据中心的部署。通过将所有应用程序依赖项 (例如二进制文件和库) 都包括在内，应用程序容器能在任何数据中心环境中无缝地运行。英伟达基于Docker 提供的NVIDIA-Docker可用于容器化 GPU 加速的应用程序。这意味着无需进行任何修改即可轻松容器化和隔离加速的应用程序，并将其部署到任何受支持的、可使用 GPU 的基础架构上。 管理和监控加速的数据
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2023-07-11 20:21:04
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在Ubuntu系统中搭建GPU版pytorch环境1 搭建pytorch的GPU环境1.1 重装ubuntu自带的显卡驱动自带的显卡驱动可能没有办法使用nvidia-smi命令查看显卡信息打开终端，检测N卡和推荐驱动的输入：ubuntu-drivers devices安装推荐的驱动sudo ubuntu-drivers autoinstall安装完成后重启电脑现在输入nvidia-smi指令便不会
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2023-08-03 19:28:45
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一共需要4个组件TensorFlowNvidia驱动CUDAcuDNNTensorFlow-gpu版安装贴上官网作为参考。# 更新pip工具，如果是python3就用pip3
pip install --upgrade pip
# 默认安装当前最新的稳定版，python3同上
pip install tensorflow-gpu此时可能会碰到下载缓慢的问题，可以更换pip源，亲测有效，修改 ~/
大多数人都知道有动画的地方可以使用GPU来加速页面渲染。例如，做优化的时候，将使用left和top属性的动画修改成使用transform属性的CSS动画。或者听到别人教你使用transform:translateZ(0）给有动画的部分额外开启GPU加速。 目前下面这些因素都会引起chrome创建层：3D 或透视变换(perspective，transform) CSS 属性使用加速视频解
查看一个服务器的负载情况一般是从内存，cpu的使用量来看的，还有就是磁盘io和网络io，下面会分别对其进行监控（环境sentos6.7） 内存负载情况： free这个命令可以查看内存的使用情况可剩余情况：具体使用如图 cpu的负载情况： 使用top来动态的显示，直接在命令行中输入 top 就能显示如下图所示： load average是显示的是cpu的负载情况，三个数分别是1分钟，5分钟，15
1.cpu load又被称为cpu负载具体定义为在特定时间间隔内cpu运行队列中的平均进程数，这里进程包括正在运行和准备好运行的进程。对于单核处理器来说，负为<=1.00，表示目前的进程数量在处理器的承受范围内，即所有进程都不需要等待，处理器可以很快的进行处理，如果超过1.00就说明队列中有线程处于等待状态，值越大代表等待的进程越多对于多核处理器，负载值超过对应的核数才代表负载过高2.loa
二.安装过程1、检查自己的电脑环境是否具备安装CUDA的条件1) 验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU你可以电脑的配置信息中找到显卡的具体型号，如果你是双系统，在Windows下的设备管理器中也可以查到显卡的详细信息；你也可以在ubuntu的终端中输入命令：$ lspci | grep -i nvidia ， 会显示出你的NVIDIA GPU版本信息，不过不是很详细。 然后去
