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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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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感谢朋友支持本博客，欢迎共同探讨交流，因为能力和时间有限，错误之处在所难免。欢迎指正！ 假设转载，请保留作者信息。 博客地址：http://blog.csdn.net/qq_21398167 原博文地址：http://blog.csdn.net/qq_21398167/article/details
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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
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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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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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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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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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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目录1 卸载干净 cudnn 与 cuda（1）卸载 cudnn（2）卸载 cuda2 安装 cuda（deb方式）3 安装 cudnn（deb方式）4 安装 TensorRT（deb方式） 自己亲自上手安装一次 TensorRT 后才知道，为什么网上很多博主说 TensorRT 的安装就会劝退很多人。 TensorRT 的确加速推理，但安装的坑也相对比较多，这里跟大家分享一下。 Tens
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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平均负载？没有那么难前言作为一名开发，我们绕不过去的一道坎是在服务器上对系统进行监控，并且当系统出现异常情况，需要快速排查，我们今天了解的平均负载就是监控中重要的一环。在学习平均负载之前，我们需要了解相关指标，根据指标看清楚相关问题。正因为如此，我们从浅入深了解如下知识。常用的相关命令平均负载相关工具了解案例解析常用的相关命令常用的top命令，uptime命令，htop命令命令。top常用的性能分
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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更新：2020.9.9 原文更新为CUDA 11.0的版本，9.10亲测兼容PyTorch1.6+CUDA10.2的版本。CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。[1]在安装CUDA之前，请确认你的NVIDIA驱动安装是没有
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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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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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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centos7安装cuda9.0驱动出错
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2019-04-17 15:31:12
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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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