$PATH:决定了shell将到哪些目录中寻找命令或程序,PATH的值是一系列目录,当您运行一个程序时,Linux在这些目录下进行搜寻编译链接。   PATH 声明,其格式为:PATH=$PATH:<PATH1>:<PATH2>:<PATH3>:------:<PATHN>   你可以自己加上指定的路径,中间用冒号隔开。环境变量更改后,在用户下次登
LINUX硬件3D加速指南 1.  解释什么是硬件3D加速,为什么我需要它?使用硬件3D加速,三维渲染将会使用显卡上的图形处理器来进行,而不会占据宝贵的CPU资源来绘制3D图像。它也被称作“硬件加速”而不是“软件加速”,因为如果没有这个3D加速,你的CPU将只能使用Mesa软件渲染库来绘制所有的3D图像,这会占用相当多的处理器资源。虽然Xorg一般会支持2D硬件加速,它经常缺少
文章目录一、XLA简介二、XLA在TensorFlow中的应用2.1 XLA是什么?(tensorflow\compiler\xla)2.2 TensorFlow怎样转化为XLA (tensorflow\compiler\tf2xla)2.3 JIT(just in time) 即时编译 (tensorflow\compiler\jit)2.3.1开启jit编译2.3.2自动聚类2.3.3jit
该系列前两篇主要扯了扯Linux中GUI相关的DRI框架及相关组件实现方式。细想一下,对于GUI相关的加速能做的其实不多,开发一个2D或3D的显卡加速子模块对于一个DEMO教程的量级来说工作量太大,我们在这只实现一下简单的功能:通过Zynq的PL部分实现对Qt视频播放器中待输出的Framebuffer的二值处理;1、 简单的处理介绍上述处理十分简单,对于一幅分辨率为M*N的灰度图像来说,二值化的处
引言本篇梳理了整个Linux下安装深度学习环境需要用到的东西,另外也介绍了一些个人使用的经验,也算是之后如果忘了能回头翻阅的笔记。算法环境tensorflow-gpu==1.14.0torch==1.3.1torchvision==0.4.2cuda与cudnn对应版本关系: 上两图链接如下:NVIDIA CUDA工具包发行说明从源代码构建tensorflow框架搭建安装顺序CUDA(Comput
最近需要在服务器上配置tensorflow-gpu的环境来运行深度学习模型,以前在Windows上配置过,也知道一些注意点,这次在Linux下配置,也遇到了很多坑,下面总结一下配置过程,配置是使用Linux下安装的anaconda来进行的。激活虚拟环境 我在服务器上安装了anaconda,并且创建了一个python3.6的虚拟环境,命名为tensorflow,在该环境下进行各种库的安装以及环境配置
目录1. 更新电脑显卡驱动2. 更改gcc和g++版本3. 安装CUDA4. 安装cuDNN5. 最后安装Tensorflow-gpu参考资料 我用的是ubuntu18.04服务器,因为要跑代码所以需要装gpu版的tensorflow1.5.0。 先放一张linux-GPU版本对应表: 官网,接下来根据上面的要求一个个去装gcc、CUDA和cuDNN,以及建python环境: 版本Pytho
如果您在创建GPU计算型实例时没有配置自动安装GPU驱动,或者在公共镜像中没有您需要的操作系统或版本,为保证您能正常使用您创建的GPU实例,请在创建后手动安装驱动。本文为您介绍如何为Linux操作系统的GPU实例手动安装GPU驱动。背景信息GPU实例仅支持安装与其操作系统一致的GPU驱动。本文重点为您介绍手动安装Linux操作系统的GPU驱动的相关操作。如果您创建的GPU实例为Windows操作系
转载 2023-07-12 14:06:38
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红帽公司(Red Hat)是全球领先的开源解决方案提供商,其产品和服务被广泛应用于企业级Linux操作系统的开发和部署中。在Linux操作系统的发展过程中,红帽公司一直扮演着重要的角色。近年来,随着人工智能和大数据的快速发展,Linux GPU技术也逐渐受到业界的关注。本文将探讨红帽公司在Linux GPU技术方面的发展和应用。 Linux GPU,即在Linux操作系统中使用图形处理器(Gra
什么是GPU? CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构(示意图): 图片来自nVidi
转载 2021-10-22 00:44:00
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这里整理几个在学习Linux DRM/KMS中用到的工具,modetest、kmscude、igt-gpu-tools。简介:modetest是由libdrm提供的测试程序,可以查询显示设备的支持状况,进行基本的显示测试,以及设置显示的模式。 kmscube是由mesa3d提供和维护,这是一个基于 KMS/GBM/EGL/OPENGL ES2.0 测试用例。kmscube is a li
众所周知,GPU拥有数十倍于CPU的浮点运算能力,但如此强大的实力多数情况下只能用来玩游戏,岂不可惜?因此近年来业界都在致力于发掘GPU的潜能,让它能够在非3D、非图形领域大展拳脚。1999年,首颗GPU(GeForce 256)诞生,GPU从CPU手中接管T&L(坐标转换和光源)2000年,Hopf在GPU上实现小波变换2001年,Larsen利用GPU的多纹理技术做矩阵运算2002年,
这里针对一般版本的Linux(经redhat和ubuntu上测试),而且不许要sudo权限。首先安装Python-2.7或者3.6.。这里以2.7为例。假如没有sudo权限,使用以下命令下载:$ wgethttp://www.python.org/ftp/python/2.7.2/Python-2.7.2.tgz解压缩: $ tar zxvf Python-2.7.2.tgz 配置安装目录(假设安
在进行深度学习实验时,GPU 的实时状态监测十分有必要。 执行Linux的命令:# /bin/bash1. 查看CPU情况:输入:lscpu2. 查看GPU情况:输入:nvidia-smi 上图是服务器上 Tesla V100-SXM2-32GB 的信息,下面一一解读参数。上面的表格中的红框中的信息与下面的四个框的信息是一一对应的:GPUGPU 编号; Name:GPU 型号; Persiste
k8s搭建(使用kubeadm工具) kubelet-v1.16.3版本  一、环境准备 3台虚拟机, centos7系统: 1、关闭iptables 、firewalld,关闭selinux 2、配置所有机器网络时间同步(NTP) 3、配置所有机器主机名及hosts,实现主机名能访问互通 各节点配置如下: k8s-master1 192.168.11.21 master节点 2
前言初次使用远程服务器的GPU时遇到了以下问题:某些进程本地端结束但是远程服务器仍在运行,导致过分占用GPU进程;训练过程必须保证本地电脑开机状态,随着训练时间增长这将变得很不现实;试图使用rm命令时出现报错:rm: command not found,一般由环境变量配置出错导致;同时使用多个GPU运行网络,导致 GPU资源的浪费。配置:本地:win10系统Pycharm2022.3.2专业版、远
前言         GPIO驱动是Linux驱动开发中最基础、但却是很常用、很重要的驱动。比如你要点亮一个LED灯、键盘扫描、输出高低电平等等。而Linux内核的强大之处在于对最底层的GPIO硬件操作层的基础上封装了一些统一的GPIO操作接口,也就是所谓的GPIO驱动框架。这样开发人员可以调用这些接口去操作设备的IO
Linux 应用程序首次出现在 Chrome OS 设备上已有一年多了。从那时起,越来越多的 Chromebook 开始获得支持,用户体验也变得越来越好。但是,有一个功能已经被用户大量请求—— GPU 加速支持。到目前为止,Linux 应用程序一直不支持 GPU 加速。 Chrome OS 76 的第一个 Dev 版增加了一个名为「 Crostini GPU 支持」的 flag,最终
前言:如下内容已经是在hang完大概半个多月后了,当时想写,一直没过来写,写blog果然也是已经花费时间的事情。最近一直在休假,电脑的使用频率也不多。后来还是为了生活,不情愿的去开始上班了,上班的第一件事是什么呢? 当然是配置网路,配好了网路之后,我就开始滚系统(就全系统更新至最新包的意思,因为我们archer的特性之一就是滚动更新,恩,更新都是用滚的。),好久没有正经用了,当然要进入最好最新的状
昨天上手了最新版的Ubuntu16.10,因为考虑到后续可能需要外网映射,就考虑网络模式设置成桥接模式。但是万万么想到,我一个阅机(ji,请跟我读)无数的人,竟然爬了个天坑,忽然想起来一句话:你走过的最长的路,就是别人的套路。废话不多说,进入正题了。(1)CPU已经被客户机操作系统禁用,你将必须关闭电源或重置该虚拟机这个问题,我搜了大半个百度,都没找到好的解决办法,最后还是在一个旮旯地方找到了
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