拿到一个已经安装好驱动的服务器，在此基础上安装了cuda8.0.记录安装过程1.首先下载cuda8.0我采用的是本地先在官
原创
2023-02-06 16:40:41
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Kubernetes（K8S）作为一个开源项目，通常需要安装在Linux系统上运行。在某些情况下，我们可能需要在CentOS 7上安装CUDA（Compute Unified Device Architecture）来支持GPU相关的工作负载。CUDA是由NVIDIA提供的并行计算平台和应用程序编程接口，可以充分利用GPU进行并行计算，为深度学习、机器学习等工作提供了强大的计算支持。
下面我将以
原创
2024-05-15 09:48:13
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2017-04-13 11:41:00
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1. 安装前的预备知识/Pre-installation ActionsCUDA是NVIDIA公司开发的一套并行计算平台和编程模型，它通过GPU（显卡）的强大计算能力显著地提高程序的运行速度。它实际上只是在C语言的基础上提供了一组扩展，所以其cuda代码的风格与C语言十分相似。为了在你的Linux系统中使用CUDA，需要做以下准备工作：确认你的电脑上有一张支持CUDA的显卡首先，只有英伟达的显卡才
本文将会讲到四种典型的深度学习框架：Tensorflow-GPU keras pyTorch caffe 的配置和安装。我们的系统环境是Centos 7。一：先安装anaconda，因为anaconda较python来讲，其库更全，而且也便于支持其他语言。（1） 下载个anaconda。地址：https://www.continuum.io/downloads 或者 https://m
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2024-05-10 16:52:04
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目录环境配置软件安装1.支持最高的cuda版本查询，下载cuda开发软件；3.配置环境（~/.bashrc添加环境变量）4.后续维护查询补：关于windows下的cuda环境配置一、Visual Studio 2022 + CUDA 11.6 (Windows10)二、Visual Studio Code + CUDA 11.6 (远程连接Ubuntu)摘要：由于课题要对图像处理程序进行加速，于是
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2024-04-22 22:35:47
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经过三天的反反复复安装cuda和cudnn搭建tensorflow-gpu1.13.1环境之后，得到了一些经验，想在这里与大家分享一下：第一、选择安装驱动的时候一定要符合自己机型的显卡型号，可以安装NVIDIA驱动检测软件对自己的机型显卡进行检测。 1.安装NVIDIA驱动检测sudo yum install nvidia-detect2.查看显卡驱动型号nvidia-detect -v就会出
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2024-05-14 14:42:11
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CentOS安装tensorflow-gpu的过程遍地是坑，有条件的哥们还是遵从Tensorflow官方建议，直接上Ubuntu。如下主要包含了几个分支：安装Python 3显卡驱动CUDA/cuDNNtensorflow-gpuglibc和gccCentOS 7.2安装Python 3.7CentOS 7.2默认的Python版本是2.7.5，这里采用源码编译安装Python 3.7。$ ll
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2024-06-09 08:44:34
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MPICH2是MPI（Message-Passing Interface）的一个应用实现，支持最新的MPI-2接口标准，是用于并行运算的工具，在程序设计语言上支持C/C++和Fortran。最近因为有项目需要的计算量比较大，所以就学习使用了MPICH2，在此根据网络上查询的相关信息和我自己的实际使用经历，分别总结一下MPICH2在windows和linux下基本的安装使用方法。
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项目需要Pytorch框架，所以这里记录下他的安装配置过程。一些深度学习框架的安装一般需要适配CUDA版本，【这里需要说明GPU下有了CUDA这个粗GPU加速框架，可以不用cuDNN】，所以本文从CUDA->cuDNN->Pytorch逐一进行配置说明。1 CUDA配置检查自己的设备是否有Nvidia显卡，这个一般方式很多，可以自行查阅相关信息。如果硬件设备符合条件，那么就可以上Nvi
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2024-05-10 16:35:17
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写在前面，抛开nvidia驱动和tf-gpu版本谈cuda及cudnn的安装都是耍流氓。大家一定要注意版本对应关系，我遇到了几个典型的因版本不对应导致的问题，我会写在本文后面。机器显卡为tesla t4.安装的驱动为418.81.07；安装的cuda版本为cuda10.0 ；cudnn版本为7.6.5；tf-gpu版本为1.14.01.卸载旧版本： cuda的默认安装在 /usr/local/下，
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2024-02-12 08:35:42
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首先官方文档有cuda驱动和toolkit和Linux内核本，gcc版本的对应关系，其中也有一些安装过程可参考：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive此网址也包括各个版本的cuda驱动与库 cuda文件版本命名理解：NVIDIA-Linux-x86_64-450.191.01.run 此为run文件，对应
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2024-07-19 10:47:52
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注意: 千万不要在虚拟机中操作，不会成功的。因为目没有显卡。要想成功，需要在实体机中操作，决定安装双系统，原系统为win10。安装系统：CentOS 7系统安装，为了本地测试，安装了双系统，显卡为GeForce 940MX，为支持cuda的显卡版本，可以查询显卡是否支持cuda https://developer.nvidia.com/cuda-gpus首先准备足够的磁盘空间：选择空间较大的磁盘，
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2024-05-27 20:47:27
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【Django是什么】Python下有许多款不同的 Web 框架。Django是重量级选手中最有代表性的一位。许多成功的网站和APP都基于Django。Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成。Django遵守BSD版权，初次发布于2005年7月, 并于2008年9月发布了第一个正式版本1.0 。Django采用了MVC的软件设计模式，即模型M，视图V和控制器C。 
centos7安装cuda9.0驱动出错
原创
2019-04-17 15:31:12
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前言用deb方式安装的cuda，进行卸载。我目前是卸载10.1，安装10.2或者11.6。 CUDA与显卡型号是对应的，若显卡升级了，那CUDA也要跟着升级，不然无法适配显卡，找不到设备。RTX2060s/RTX2070s 可以对用CUDA11.6，cudnn8.4.0, Driver Version 510RTX3050 用CUDA11.6就不行了，发现是驱动NVIDIA-525合适，CUDA1
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2024-08-16 10:45:28
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一、安装NVIDA组件1. 安装CUDACUDA又叫cuda-toolkit，是NVIDA公司专门开发的一套接口，方便利用GPU做高速计算。主流的深度学习框架都面向CUDA做了兼容。CUDA的版本适配非常重要。目前TensorFlow2.0在CUDA上最稳妥的选择是10.0，如果选择10.1以上，有机率不识别GPU，CUDA仓库下载cuda10.0wget https://developer.do
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2024-05-27 18:27:52
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最近在做文本分类。虽然bert已经过时了，但还是拿来用一用试试，由于是linux新手，在cuda上走了不少弯路（可以直接搭建虚拟环境安装cuda9.0，不用卸载11.x），现将完整过程写在这里：1.卸载cuda11再安装cuda11没有unistall文件，暴力卸载大法好。sudo rm -rf /usr/local/cuda-11.4
sudo rm -rf /usr/local/cuda-11
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2024-03-15 11:20:45
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红框里是CentOS 7安装程序检测到的硬盘，选择你想把系统安装到哪个硬盘当中。点击 Add disk 按钮可以添加指定的附加设备或者网络设备（通过ISCSI、FCoE等方式添加硬盘）此处设置分区方法Automatically configure partitioning自动配置分区I will configure partitioning手动配置分区I would like
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2023-10-09 17:21:26
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ELK概述ELK是三个开源软件的缩写，分别为：Elasticsearch 、 Logstash以及Kibana , 它们都是开源软件。背景一般我们需要进行日志分析场景：直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大也就是日志量多而复杂的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理，所有服务器上的日志收集
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2024-03-24 12:30:01
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