首先声明，此博客是默认你已经安装好了nvidia的驱动，如果你没安装好驱动请采参考这里的前几步安装驱动即你已经可以输入nvidia-smi并输出，查看你是否安装好驱动 下面进入正题1、安装cuda从上图右上角可以看出，我的cuda版本为10.1,因此我在官网下载的10.1（任意一个10.1都行）对应的版本，点进去可以看到如下图。 然后按着官网的步骤安装，（我下载的是runfile文件，最好下载这个
一、概要1. 环境Rocky Linux 9.12. KVMKVM是Kernel-based Virtual Machine的简称，这是一个开源的针对Linux内核的虚拟化解决方案。它同时支持Intel和AMD的CPUs并且允许用户在Linux下创建和管理虚拟机。Linux内核作为一个虚拟程序，允许用户虚拟化整个服务器并创建多个虚拟机。3. 检查虚拟化支持lscpu | grep Virtuali
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2024-06-25 16:27:16
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安装及配置过程一、下载安装CUDA Toolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本2.官网下载并安装对应版本CUDA3.配置环境变量4.测试CUDA安装是否成功二、下载安装cuDNN1.官网下载对应版本cuDNN一、下载安装CUDA Toolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本1）查看系统版本uname -a 2）查看系统支持CUDA版本 图中标红处说明此系统支持CUDA最高版本为：
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2023-11-18 20:58:14
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编辑|路天铭。手机的角色从仅能拨打电话，已经慢慢变成了我们生活中不可缺少的私人终端。更多时候智能手机是我们手中的娱乐设备，无论是浏览社交媒体还是看视频、打游戏，性能是考量能否成为旗舰机的标准之一。目前市场上我们能见到主流旗舰机所搭载处理器大致分为三款，分别是苹果的A12仿生、华为的麒麟980以及高通的骁龙855处理器。今天将透过三款搭载旗舰处理器的手机，测试三款处理器的各项跑分数据、真实游戏性能。
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2024-04-23 13:29:23
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1下载三个安装包 cudatoolkit_4.2.9_linux_64_sles11.0-suseserver11sp1.run（这个要注意所使用的系统版本） gpucomputingsdk_4.2.9_linux.run devdriver_4.2_linux_64_295.41.run ...
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2012-05-21 23:05:00
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CUDA8.0安装下载好了后就可以直接安装了，CUDA的默认安装目录为：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\ 这里推荐使用默认的安装路径。如果没有VS环境的建议首先安装好vs环境，只需要选择安装C++环境即可。安装完之后CUDA_PATH_V5_0和CUDA_PATH这两个系统变量会自动为你添加上。环境变量配置： cuda8.0安装完成之后在
Windows7 64位CUDA10.1开发环境安装教程一、环境说明1、软件环境windows10 64位CUDA 10.1Visio Studio 20172、硬件环境（1）查看本机显卡（2）下载显卡驱动（3）下载CUDA开发工具下载CUDA 10.1二、安装配置1、安装显卡驱动和CUDA 10.12、测试环境出现以上信息配置成功3、编译测试文件（1）找到以下文件，并使用VS2017打
CUDA安装教程，以Windows10系统为例：CUDA.exe安装查看电脑的支持的CUDA版本，按照如下教程：首先找到这个图标，也就是nvidia控制面板，然后打开：然后点击左下角系统信息再点击“组件”，查看NVCUDA64.DLL的CUDA支持版本，在这我们支持CUDA 11.2版本。再到官网下载CUDA对应的版本。官网链接如下https://developer.nvidia.com/cuda
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2024-04-24 16:27:12
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1、Anaconda下载与安装百度搜索Anaconda，进入官网。点击这个下载对应的版本（我电脑上安装的python是3.8） 下好了之后安装，这个安装就一路默认就行。2、下载CUDA和cudnncuda版本的选择和你的显卡有关系。鼠标在桌面右击，打开NVIDIA控制面板。点击系统信息 点击组件。可以看到，我这里是RTX3060的显卡，支持cuda11.2。 看到自己对应的版本
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2023-09-12 11:07:07
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一、NVIDAI driver显卡驱动安装 首先看一下笔记本显卡型号 lspci |grep VGA 在命令行敲过这个命令后，有些台式机或笔记本会显示nvidia显卡，如下所示： 但是我的笔记本电脑 只显示nouveau卡（集成显卡） 需要执行下面命令才能找到nvidia显卡 lspci |grep 3D a.下载nvidia dr
安装流程：Cuda 10.1，cuDNN 7.6.4，Tensorflow 2.21. Cuda安装 目前的深度学习框架大都基于NVIDIA 的GPU 显卡进行加速运算，因此需要安装NVIDIA 提供的GPU 加速库CUDA 程序。在安装CUDA 之前，请确认本地计算机具有支持CUDA 程序的NVIDIA 显卡设备，如果计算机没有NVIDIA 显卡，如部分计算机显卡生产商为AMD，以及部分MacB
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2024-05-25 12:30:35
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# 在 Ubuntu 上安装 CUDA 和 PyTorch GPU 的指南
对于想要在 Ubuntu 上使用 GPU 加速的开发者来说，安装 CUDA 和 PyTorch 是一项基本而重要的任务。以下是实现此过程的整体步骤和详细说明。
## 整体流程
下面是安装 CUDA 和 PyTorch GPU 的步骤总结：
| 步骤 | 任务 | 说明
原创
2024-08-09 11:33:28
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显卡安装写在最前16.04使用的驱动和内核开始着手安装前期工作禁用nouveau更新系统修改验证nouveau是否已禁用安装驱动写在最后 写在最前系统是ubuntu 16.04 ，显卡是NVIDIA GeForce RTX 2070 SUPER，比较坑的环境是离线无法连接外网。安装不成功的关键问题大多是驱动程序与内核版本不兼容 在下载驱动之前，需要确认显卡的最小系统支持，此项可在下载页面中查看驱
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2024-10-12 21:55:30
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在本文中，我将记录安装 CUDA 10 和 PyTorch 的详细过程，确保读者在配置环境时能高效顺利地完成任务。此过程将通过**环境准备**、**分步指南**、**配置详解**、**验证测试**、**优化技巧**和**扩展应用**几个结构进行系统性阐述。
### 环境准备
在开始之前，了解硬件和软件的要求至关重要。
#### 软硬件要求
| 组件 | 要求
CUDA安装 1.版本选择： 打开控制面板—>硬件和声音—>NVDIA控制面板—>帮助 — >系统信息 查看支持的CUDA版本号 由显卡配置选择安装cuda11.0 2.下载安装包 各个版本的官网安装地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 3.安装教程参考：cuda教程 这里要注意cuda安装失败原因：安装c
1.安装显卡驱动a.下载地址 根据自己的显卡类型、系统类型选择，下载好是.run文件b.安装显卡驱动 （1）屏蔽nouveau驱动 Ubuntu系统集成的显卡驱动程序是nouveau，它是第三方为NVIDIA开发的开源驱动，我们需要先将其屏蔽才能安装NVIDIA官方驱动。 所以我们要先把驱动加到黑名单blacklist.conf里，我们要先修改该文件的属性才能编辑修改属性 sudo chmod 6
登录服务器后，首先查看下系统版本：cat /proc/version ，我们这个服务器有点特殊是arm版本的，通过nvidia-smi查看服务器显卡配置, 这意味着我们要安装的cuda版本最高不能超过11.4，那么我们这里选择一个比较稳定的版本cuda 11.3。安装显卡驱动：1.查看显卡驱动
cat /var/log/dpkg.log |
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2024-06-07 15:19:56
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Linux环境配置1. 配置基本环境配置镜像源在系统设置–软件和更新中，选择清华的镜像源（mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn） 安装多线程下载工具，之后可以用apt-fast 代替 apt-get# apt-fast, 即apt-get 的多线程版本， 可以不装
sudo add-apt-repository ppa:apt-fast/stable
sudo apt-get
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2024-04-12 12:53:43
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想想学习CUDA的时间也应该有十来天了，也该是做一个小总结了，说说我理解的CUDA，它到底是什么东西？ 其实说到CUDA，还真的没几个人知道，说实话，我也听说不久，主要因为它2007年才刚发布，也是这几年才刚兴起，国内那就更慢了。 CUDA它中文的名字是统一计算设备架构，CUDA是一种将GPU作为数据并行计算设备
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2024-05-25 11:00:35
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NVIDIA显卡驱动及CUDA相关安装流程NVIDIA驱动安装NVIDIA驱动官方下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn第一步先查看适合的显卡驱动版本ubuntu-drivers devices第二步下载合适的显卡驱动第三步下载驱动相关依赖 安装lightdm是在弹窗上选择lightdm[若没有弹窗略过]第四步禁用nouveau
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2024-05-14 15:52:45
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