系统信息：Ubantu18.04，GPU：Tesla P1001. 使用Xshell 登录服务器2. 安装nvidia驱动根据服务器nvidia信息，下载对应版本的驱动（http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us）查看nvidia信息的命令lspci | grep -i nvidia将下载好的驱动文件传输到服务器文件夹下，依次输入以下两
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2024-04-24 13:35:18
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一、面对一个新的GPU卡的时候，首先要查看服务器装配的cuda的版本，可以通过nvcc -V或者是去/user/local/cuda目录去看，GPU服务器的cuda版本尽量别更改，因为GPU服务器一般是公共资源，你改了的话，别人的代码可能就跑不起来，再者更改GPU服务器的cuda版本一般需要root权限，如果自己操作不当可能会有比较严重的后果。二、知道GPU卡的型号和gpu服务器装配的cuda版本
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2024-03-06 13:59:49
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ubuntu 18.04 安装 GPU + CUDA +cuDNN一、 检测图形显卡和推荐的驱动程序的模型。执行命令$ ubuntu-drivers devices输出结果为：== /sys/devices/pci0000:00/0000:00:01.0/0000:01:00.0 ==
modalias : pci:v000010DEd00001C8Csv00001558sd0000850Abc0
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2024-04-18 14:04:30
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本文介绍了在GPU服务器（已安装ubuntu16.04.2系统，方法自行搜索，版本是16.04就可以）上搭建CAFFE深度学习环境的方法，参考了其他几位前辈的博客，并在此基础上结合我在实际操作过程中遇到的问题加以补充完善，最终完成了服务器的配置。主要步骤：安装依赖包 + 禁用新风 配置环境变量 下载 + 安装CUDA 8.0 + 验证是否安装成功&nbs
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2024-05-14 14:13:14
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cuda 版本：10.1 nvidia驱动版本：Driver Version: 440.118.02 系统环境：ubuntu20.04 kernel: 5.4.0-62-generic参考文档：cuda10.1官方安装指导Ubuntu16.04+cuda10.1官方安装指导的补充说明Ubuntu 20.04 CUDA&cuDNN安装方法一、安装前准备在Linux上安装CUDA工具包和驱动程
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2024-05-05 10:30:27
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记录实习工作中学到的新东西服务器下ubuntu+cuda9.0+cuDNN7.0+tensorflow-gpu环境搭建1.登陆服务器windows系统下用xshell或者MobaXterm，新建session，输入服务器ip连接。2.安装cuda9.0（1）在英伟达官网进入cuda下载页（https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive），
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2024-04-23 11:01:25
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GPU服务器上的tensorrt环境搭建 文章目录GPU服务器上的tensorrt环境搭建1.拉取docker服务器上的支持cuda、cudnn的镜像文件2.设置环境变量并下载相关依赖2.1安装cuda和cudnn2.2 pytorch和torchvision安装2.3 编译安装opencv4.42.4 安装pycuda2.5 tensorrt安装2.6 添加系统环境变量 在生产实际中，我们通常
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2024-04-15 12:04:49
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实验环境4台GFS节点服务器做GlusterFS集群,提供存储服务给KVM客户端做虚拟化服务器角色IP地址磁盘空间gfs-node1192.168.142.15240G+40Ggfs-node2192.168.142.15440G+40Ggfs-node3192.168.142.16240G+40Ggfs-node4192.168.142.16340G+40Gkvm-client192.168.1
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2024-05-07 12:52:21
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# 如何搭建GPU云服务器并配置UE（虚幻引擎）
在这篇文章中，我们将指导你完成搭建GPU云服务器并配置虚幻引擎（UE）的全过程。这对于开发高性能游戏或3D应用至关重要，尤其是在没有强大硬件支持的情况下。接下来，我们将详细介绍整个流程，包括每一步的具体操作和代码解释。
## 整体流程
以下是搭建GPU云服务器并配置UE的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
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# 搭建GPU虚拟化服务器
在当前大数据、人工智能等领域的快速发展下，GPU计算资源需求逐渐增加。为了更有效地利用GPU资源，提高服务器的性能和灵活性，搭建GPU虚拟化服务器成为了一个不错的选择。本文将介绍如何搭建GPU虚拟化服务器的方法，并提供代码示例。
## GPU虚拟化服务器搭建步骤
### 步骤一：准备硬件
首先，我们需要选择一台配备GPU的服务器作为虚拟化服务器。通常情况下，NV
原创
2024-05-23 04:00:51
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其实是可以加载到的，不过是so文件放的位置不一对，最简单的方式是放在 /usr/lib64 目录下，也可自己设置。 so文件加载不到会报这个错误：.lang.UnsatisfiedLinkError: no arcsoft_face_engine_jni in java.library.path] with root causejava.lang.UnsatisfiedLinkError
从零开始搭建基于linux（Ubuntu）深度学习服务器
硬件设备介绍（服务器主机配置）：CPU（inter i9 7900）、主板（华硕X299-A）、显卡（影驰1080ti 11G*2）、内存（金士顿16G）、硬盘（影驰240G固态+WD2T）、电源（长城1250W）。第一步：制作Ubuntu server 16.04 U盘启动盘首先去官网下载Ubuntu server 16.04的iOS文件
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2024-05-30 11:09:21
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移动设备渲染架构以及GPU优化技巧前言一、常用的两种GPU渲染架构二、Immediate Mode Rendering1.说明2.优点3.缺点三、Tile-Based Rendering1.说明2.以Mali GPU为例3.优势3.缺点四、两种渲染架构对比五、移动端GPU优化建议总结参考 前言目前所有的移动设备基本采用Tile-Based Rendering（基于图块的GPU架构，简称为TBR）
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2024-09-01 23:55:12
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0、版本信息：GPU：P100显卡驱动：nvidia-384 (cada9.0要求驱动版本至少384)cuda: 9.0 +cudnn7.1.3+Anaconda 3.5.1 + tensorflow1.8.0安装tensorflow1.8.0、keras、mxnet(gpu版)、pytorch（gpu版）、caffe(gpu版)。1、安装驱动显卡驱动sudo apt-get install nv
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2024-05-11 14:53:26
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硬件目录硬件软件0、预安装软件1、卸载旧的驱动并重启2、禁止Nouveau3、更新并重启4、检查是否成功5、安装显卡驱动6、安装cuda11.37、安装nvidia-container-runtime8、安装LXD、ZFS、Bridge-utils9、磁盘10、初始化LXD11、创建容器12、配置容器13、容器内安装显卡驱动和cuda14、配置网络15、全局配置16、安装、美化桌面17、容器管理推
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2024-01-19 23:12:45
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1.创建云服务器1.1注册滴滴云首先注册滴滴云，并进行实名认证，否则无法创建云服务器。点击“控制台”，进入控制台页面。1.2选择配置点击快速创建云服务器(DC2)，显示出云服务器配置列表。云服务器配置选择：付费方式：按时长。包月价格过高。可用区：广东1区。理论上北京区更好，但是北京区GPU服务器太差。服务器类型：GPU云服务器，通用型P100。镜像：标准镜像，这里我选择已经安装好CUDA的版本。配
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2023-07-31 23:40:02
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前言自己实验室的情况：实验室拥有自己的GPU集群、工作站使用仅限于线下或者远程向日葵(不稳定、速度慢)拥有自己的廉价cpu轻量云服务器（阿里云服务器(2G+2*cpu)，大概40左右一年）平时出差、在宿舍等需要远程操作，向日葵等一众软件实时性不满足我的要求，又慢又卡，我仅需要加载文件和源码文字内容，不需要展示图形化界面参考了一些网上的方案，最终选择：FRP+阿里云服务器+VSCode的方案FRP简
下面一次解释下这些名词的概念集群我们的项目如果跑在一台机器上，如果这台机器出现故障的话，或者用户请求量比较高，一台机器支撑不住的话。我们的网站可能就访问不了。那怎么解决呢？就需要使用多台机器，部署一样的程序，让几个机器同时的运行我们的网站。那怎么怎么分发请求的我们的所有机器上。所以负载均衡的概念就出现了。负载均衡负载均衡是指基于反向代理能将现在所有的请求根据指定的策略算法，分发到不同的服务器上。常
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2024-06-02 15:17:55
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原因新申请了几台服务器，有GPU机器以及CPU机器，需要给配置下运行环境。对于GPU与CPU而言，大致流程差不多，只是GPU会麻烦一些，需要安装NVIDIA相关的驱动及加速包等。不过有了docker后，可以将能运行好的项目用docker打包后，直接在新机器上部署就能跑动了，但这比较适用于服务端部署时候使用，如果是个人开发，还是建议单独配置下环境较好。分配到服务器后，大致需要安装及配置以下几项内容：
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2024-05-17 02:17:31
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# 多台GPU服务器并行集群搭建
## 简介
在现代深度学习和大数据处理中，使用GPU服务器集群可以大大加速计算速度和处理能力。本文将介绍如何使用Kubernetes（K8S）搭建多台GPU服务器的并行集群。
## 步骤总览
下面是搭建多台GPU服务器并行集群的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备多台GPU服务器 |
| 2 | 安装Docker和
原创
2024-05-27 10:44:19
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