目录1 查看自己NVIDIA驱动版本2 下载安装CUDA2.1 下载CUDA2.2 自定义路径安装CUDACUDA-11.0CUDA-10.02.3 添加环境变量2.4 测试4 下载安装cuDNN 1 查看自己NVIDIA驱动版本因为CUDA需要和你驱动适配,安装tensorflow2.0建议CUDA10.0或10.1,如果不使用Tensorflow2 ,哪版本没有太大限制,但是本人是用血
目录CPU与GPU同步方法详解源代码中同步同步方法扩展代码解析扩展一:vectorAdd_nvrtc扩展二:vectorAddDrv这份代码非常简单和基础,就把两个向量相加。CPU与GPU同步方法详解源代码中同步代码很traditional,完全按照五步走,第一篇提到过:开辟一块内存空间A(cudaMalloc或者cudaMallocHost,第二个函数开辟空间可以在cpu和gpu同时访
这几天一直在配置pytorch-gpu环境,前面装anaconda、pycharm,CUDA,cuDNN时候一度挺顺利,接着我们重点来说说pytorch环境配置1. 创建一个虚拟环境最好先创建一个虚拟环境,在里面安装pytorch。创建前要先添加清华源,这样会更快一些conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.
转载 2024-03-29 15:12:41
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安装Ubuntu18.04一、准备工作电脑GPU型号、Ubuntu版本、NVIDIA驱动版本、CUDA版本。这四个需要相互匹配,具体见官网。我配置是:显卡:GT 710Ubuntu : 18.04NVIDIA驱动:NVIDIA-Linux-x86_64-450.57.runCUDA:cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run1、下载NVIDIA显卡驱动: 在NVIDIA官网查
在Ubuntu下配置舒服Python开发环境 Ubuntu 提供了一个良好 Python 开发环境,但如果想使我们开发效率最大化,还需要进行很多定制化安装和配置。下面的是我们团队开发人员推荐一个安装和配置步骤,基于 Ubuntu 12.04 桌面版本标准安装。建议至少安装 Python 2.7/3.2 版本,毕竟 Python 2.X/3.X 还是有不少
目录前言一、Docker安装备份sources.list并新建阿里源镜像填入(最近清华源好像有问题)更新源使之生效二、NVIDIA GPU 驱动安装驱动安装检查安装结果三、Docker安装docker安装检查安装结果为避免docker操作必须要sudo,将当前用户加入docker用户组(${YOUR_NAME_HERE}处填当前用户名)四、Nvidia-docker安装安装检查安装结果五、Dock
1.安装系统插入U盘,进入bios,设置U盘为第一启动项,保存更改并重启,点点点,安装完成。ubuntu分区(可能需要)/ 10-20G ext4 根目录 swap <2048M swap 交换空间 /boot 200M左右 ext4 Linux内核及引导系统程序所需要文件,比如 vmlinuz initrd.img文件都位于这个目录中。在一般情况下,GRUB或LILO系统引导管理器也位
转载 2024-05-06 10:10:13
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CUDA Visual ProfilerCUDA编程指导shared memoryPage locked out memoryCCUDA 调用CUDA 编程介绍CUDA 数据同步 CUDA Visual Profiler在上180645课程时候,里面谈到使用CUDA来做矩阵乘法和k均值聚类加速。在使用n卡时候,有一个Visual Profiler东西可以看到GPU使用信息。在安装好了C
转载 2024-04-05 20:07:37
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NVIDIA Jetson Xavier NX入门-镜像为jetpack5(2)——系统设置;环境搭建;CUDA;Cudnn配置;Ubuntu&pip&conda换源;miniforge安装镜像为jetpack5系列:NVIDIA Jetson Xavier NX入门-镜像为jetpack5(1)——镜像烧写NVIDIA Jetson Xavier NX入门-镜像为jetpack5
互联网安全中心发布Docker安全基准第二版,其中添加Docker 1.11.0版本相关内容。 安全性目前及可预见未来始终是阻碍容器广泛普及困扰所在,技术行业对于容器与虚拟机间安全性差异争论之声亦是此起彼伏。事实上,容器生态支持者们表示目前已经有大量工具及产品可对其平台安全性做出改善,具体包括静态分析(镜像扫描)、运行时漏洞检测、出处溯源(镜像签名)、细粒度授权以及密码验证等等。亦有大量初
转载 2024-07-08 19:55:54
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PyTorch和CUDA踩坑日常某位知名大牛曾经说过,当你下载PyTorch网速很慢时,说明你正走在正确道路上;但当你使用国内镜像进行下载时,你会发现速度飞快,但你也离失败不远了。踩坑之路某些小伙伴们在新建了conda环境之后很自然就会做事就是去换国内源。实际上这样也没有任何问题,但为什么到了Pytorch上就会遇上问题呢?# 当你满怀期待测试刚刚国内镜像装好torch和cuda
1.什么是docker? Docker 是一个开源应用容器引擎,让开发者可以打包他们应用以及依赖包到一个可移植容器中,然后发布到任何流行Linux机器或Windows 机器上,也可以实现虚拟化,容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。 简单来讲,就是可以带环境部署。2.docker架构:容器、镜像、仓库镜像(Image):Docker 镜像(Image),就相当于是一个 root
单独安装Office2016是简单,但同时要安装Office2016+Project2016+Visio2016就有一些需要注意地方,首先要解决是下载、安装与激活(破解)。 1、Office2016各个版本中,家族成员最多要数专业增强版,即Office Professional Plus 2016,家族成员包括:Word、Excel、PowerPoint、OneNote、Out
NVIDIA英伟达驱动在安装之前,先更改数据源,否则安装过程中下载会非常慢。从系统设置中,点击Software&update,进入后选择source code,从download from中选择镜像源,此处可以看个人习惯选择,或者点击best choice选择系统推荐,此处我选择镜像源,选择后按照指令输入系统权限(装系统时,自己编辑),点击close,等待片刻即可,从文
镜像概念镜像可以理解为应用程序集装箱,而docker用来装卸集装箱。docker镜像含有启动容器所需要文件系统及其内容,因此,其用于创建并启动容器。docker镜像采用分层构建机制,最底层为bootfs,其上为rootfsbootfs:用于系统引导文件系统,包括bootloader和kernel,容器启动完成后会被卸载以节约内存资源rootfs:位于bootfs之上,表现为docker容器
Linux安装Ubuntu18.04/显卡驱动/CUDA11.4/cuDNN8.2踩坑记录:【准备工作】在Ubuntu官网或者清华源软件镜像下载Unbuntu18.04镜像文件:【为方便小伙伴们,这里给出两个地址,均可获得】 a) Ubuntu官网镜像地址:https://ubuntu.com/download/desktop b) 清华源镜像地址:https://mirrors.tuna.
# 实现包含有Java进程 作为一名经验丰富开发者,我很荣幸能够教会你如何实现“包含有Java进程”。下面是一份简单流程表格,展示了整个实现步骤。 | 步骤 | 动作 | 代码示例 | | ------------- |-------------| -----| | 步骤1 | 创建一个Java进程 | `ProcessBuilder p
原创 2023-12-26 07:27:49
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SQL> select * from tt2;A                 B-------- ----------aaa2%           111bbb3%           222ccc0%
原创 2023-05-24 14:16:24
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镜像是Docker容器基石,容器是镜像运行实例,有了镜像才能启动容器。base镜像----提供了一个基本操作系统环境,用户可以根据需要安装和配置软件 base镜像通常是各种Linux发行版Docker镜像比如ubuntu、Debian、centos等。 base镜像只是在用户空间与发行版一致,kernel版本与发行版是不同。比如说虚机系统是ubuntu14.04,运行一个容器是cento
转载 2023-08-31 22:38:59
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UD6S专业无线usb网卡,在目前来说是很多家庭以及办公室都是会使用到,你可以通过官方水星网络UD6S网卡驱动进行全方面的管理!官方介绍UD6S双频无线网卡适用于台式 PC 机、笔记本等设备进行无线连接,可以提供方便、快捷无线上网方式。该网卡支持自动检测功能,能够自动调整速率,2.4G 无线传输速率最高可达 200Mbps,5G 无线传输速率最高可达 433Mbps。支持 WPA-PSK
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