如果您使用的CUDA库需要匹配更高版本的NVIDIA驱动，请升级节点的NVIDIA驱动，即卸载旧版本驱动，然后安装新版本驱动下线节点与排空节点执行以下命令，将待升级驱动的GPU节点设置为不可调度状态kubectl cordon <NODE_NAME>其中<NODE_NAME>为节点名称。预期输出：node/<NODE_NAME> cordoned执行以下命令，排
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2024-07-17 13:50:00
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参考：tensorflow-gpu 2.6.0版本安装教程史上最强tensorflow2.6.0安装教程更新CUDA驱动此处可参考：如何在windows上 安装&更新 显卡的驱动建议将cuda driver（显卡驱动）升级到最新版本，这样cuda runtime版本可以有更多选择（1）进入英伟达官网下载驱动：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx
NVIDIA开源Linux GPU内核驱动项目NVIDIA以双GPL/MIT许可证开源了Linux GPU内核模块，从R515驱动程序版本开始。该版本朝着改善在Linux中使用NVIDIA GPU的体验迈出了重要一步，可以更紧密的与操作系统集成，增加了易用性。项目地址：https://github.com/NVIDIA/open-gpu-kernel-modules.git对于NVIDIA图灵和N
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2023-12-31 22:31:54
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搞机器学习也有一段时间了，每次部署GPU开发环境就是一场战争，先记录一下基本步骤，结合网上资料和个人实践整理如下：1、检查BIOS启动项，关闭一些选项在开机启动项的Security选项中检查UEFI是否开启，如果开启的话请立马关掉它（重要） 在开机启动项的Boot选项中检查Secure Boot是否开启，如果开启的话请立马关掉它（重要）2、安装相关依赖sudo apt-get install l
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2024-03-22 16:11:04
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目录一、概括信息二、针对不同GPU架构的编译选项三、多GPU支持一、概括信息OpenCV的GPU模块是一组利用GPU计算功能的类和函数。 它使用NVIDIA公司的CUDA API实现，仅支持NVIDIA GPU。 OpenCV GPU模块包括工具函数，和高级算法。工具函数函数和低级视觉函数为开发利用GPU的快速视觉算法提供了强大的基础，而高级算法包括一些最先进的算法（人脸和人体检测器等） 。Ope
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2023-10-25 20:27:59
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MATLAB多核并行计算使用方法对于在使用matlab中出现计算速度慢等情况，只有干等它跑出结果吗，可以使用多核进行并行计算加速matlab仿真的速度，好的东西当然有其局限性。常用个人版CPU都是主打高频率，甚至超频来增加其工作速度，对于核心数不会特别追求，而对于工作站式的CPU，通常频率较低，核心和线程数低，而当这样的CPU来运行matlab程序，会出现如下问题 可以看到CPU的核心利用率很低，
介于在服务器上安装Nvidia、CUDA、cuDNN等等，对各自的概念以及它们之间存在的关系一直不够清晰，借此机会，整理相关内容于此，若有错误望指正，评论多交流 目录GPU显卡驱动DriverCUDACUDA ToolkitNVCCcuDNNCUDA Toolkit和 显卡驱动 的版本对应CUDA / CUDA Toolkit和cuDNN的版本对应显卡驱动程序的选择nvidia-smi 和 nvc
文章目录GPU驱动、CUDA和cuDNN之间的版本匹配与下载1. GPU驱动2. CUDA2.1. 查看自己GPU驱动的版本2.2. 确定与GPU驱动匹配的CUDA版本2.3. 下载CUDA3. cuDNN GPU驱动、CUDA和cuDNN之间的版本匹配与下载GPU驱动、CUDA和cuDNN的版本需要相互匹配与支持，否则开发环境就会出现问题，为了更好的了解版本之间的匹配问题，可以先了解GPU、C
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2024-06-14 17:10:17
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一、安装NVIDIA显卡驱动1. 在官网下载对应的显卡驱动（根据自己显卡的类型选择对应的驱动）https://www.geforce.cn/drivers2.禁用自带的 nouveau开源驱动sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf（不熟悉vim的可以用sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf）在文本最后添加black
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2024-05-20 17:34:47
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最近对一个大规模的图训练嵌入，发现相关的中文资料还是很欠缺的，把自己踩的一些坑记下来。本文主要针对
DGL和 PyTorch两个框架。 1 训练大规模图对于大规模图不能像小图一样把整张图扔进去训练，需要对大图进行采样，即通过Neighborhood Sampling方法每次采样一部分输出节点，然后把更新它们所需的所有节点作为输入节点，通过这样的方式做mini-ba
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2024-03-28 22:06:43
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将两个数组进行加和后赋给另外一个数组，这是CUDA中自带的例程 #include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned
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2024-06-24 20:27:23
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前言：NVIDIA Gelato、Tesla、CUDA是一股对传统基于CPU的渲染器挑战的力量。GPU在诸多方面具有软件实现无可比拟的优势比如光栅化部分，遮挡剔除，以及潜在的并行计算能力，但是编程性实在缺少基于CPU的自由度，所以在相当的一段时间内还无法充分发挥性能。本文讨论了下基于GPU、CPU这种混合体系下的渲染器架构，相当思路也是Gelato所采用的。声明：本文所采用的插图数据如果没有注明原
1. 背景GPU在高性能计算和深度学习加速中扮演着非常重要的角色， GPU的强大的并行计算能力，大大提升了运算性能。随着运算数据量的不断攀升，GPU间需要大量的交换数据，GPU通信性能成为了非常重要的指标。 NVIDIA推出的GPUDirect就是一组提升GPU通信性能的技术。但GPUDirect受限于PCI Expresss总线协议以及拓扑结构的一些限制，无法做到更高的带宽，为了解决这个问题，
作为显卡检测第一软件GPU-Z的出品方，TechPowerUp网站今天又推出了一款新的神奇小软件“NVCleanstall”，一如其名可以帮助你完全掌控NVIDIA显卡驱动安装，去掉任何不需要的组件。NVIDIA的显卡驱动安装包如今已有570MB之巨，其中不仅有显卡驱动本身，还有各种其他驱动、工具、服务，有的只对特定用户或显卡有用，而有的就完全没必要，但即便是NVIDIA官方提供的自定义安装，也不
Ubuntu18.04从零开始安装显卡驱动、配置MMDetection3D环境概要安装NVIDIA英伟达显卡驱动参考文献其他安装CUDA 11.3、CuDNN、Anaconda安装CUDA安装CuDNN安装Anaconda参考文献安装MMDetection3D参考文献Error处理 概要显卡作为图像输出的硬件设备，在Ubuntu中默认安装一个开源的驱动，在“软件与更新”->“附加驱动”可以
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2024-07-22 10:53:57
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长时间不看，一些基础知识确实忘得差不多了，得慢慢捡起来，从网上搜了一篇关于Framebuffer的文章，记录一下：(节选自 )一、基本概念帧缓冲(Framebuffer)是Linux系统为显示设备提供的一个接口，它将显示缓冲区抽象，屏蔽图像硬件的底层差异，允许上层应用程序在图形模式下直接对显示缓冲区进行读写操作。用户不必关心物理显示缓冲区的具体位置及存放方式，这些都是由帧缓冲设备驱动本身来完成。对
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2023-12-31 16:41:20
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使用virt-manager为windows虚拟机添加Virtio驱动问题：openstack上的windows虚拟机出现找不到磁盘的问题。由于使用的虚拟机上已搭建好所需服务，重新安装一台虚拟机是不现实的。发生这个问题的主要原因就是openstack使用的驱动是virtio，大部分的linux系统已经集成，但是win10之前的系统是没有的。经过本人的摸索发现，下面方法不行。1、将下载好的virti
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2024-03-25 20:10:00
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前言不必害怕未知，无需恐惧犯错，做一个Creator！GPU（Graphics Processing Unit，图形处理单元）是一种专门用于处理图形和并行计算的处理器。GPU系统架构通常包括硬件和软件层面的组件。一、总体流程应用程序请求图形操作： 应用程序通过图形API（如OpenGL、Vulkan）发送图形操作请求。图形API调用GPU驱动程序： 图形API将请求传递给GPU驱动程序。GPU驱动
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2024-06-06 10:27:20
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早期的三维场景绘制，显卡只是为屏幕上显示像素提供一个缓存，所有的图形处理都是由CPU单独完成，而渲染一个复杂的三维场景，需要在短时间内处理几百万个三角形顶点和光栅化上百万个像素，擅长于执行串行工作的CPU实际上难以胜任这项任务，速度上达不到要求。所以，若要求在PC上实时生成三维图像，则将牺牲质量，导致画面很粗糙。现阶段，GPU的发展极大地提高了计算机图形处理的速度和图形质量，并促使图形处理功能不断
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2024-08-27 20:18:06
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由于不同的项目需要，服务器需要安装多个不同版本的cuda方便程序运行，在此做个记录本人电脑之前已经成功安装了cuda10.2的版本，现在需要新增一个cuda10.1的环境比如我要新安装cuda-10.1，就下载CUDA Toolkit 10.1,下载以后是一个.run文件二、给予安装文件权限并安装chmod +x cuda_10.1.105_418.39_linux.run
./cuda_10
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2024-02-27 14:35:24
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