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
转载
2024-04-24 13:35:18
245阅读
目前GPU深度学习服务器在AI、视频处理、科学计算等领域都有广泛应用。随着NVIDIA推出更多的GPU硬件和工具软件，如何配置一台属于自己的GPU服务器，在开发者的工作中成为了重中之重。文章大概： 1、硬件平台的搭建 o 深度学习服务器的性能需求 o NVIDIA GPU的性能特点 o 硬件环境的配置搭配要点2、软件环境的配置 o 深度学习环境的系统配置，环境搭建 o NVIDIA CUDA的安装
转载
2024-03-11 15:03:57
233阅读
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
转载
2024-04-18 14:04:30
137阅读
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
转载
2024-03-06 13:59:49
225阅读
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
转载
2024-05-14 14:13:14
125阅读
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
转载
2024-05-05 10:30:27
108阅读
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），
转载
2024-04-23 11:01:25
163阅读
1评论
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
转载
2024-04-15 12:04:49
251阅读
目录 0.安装matlab (1)安装x11客户端 1.下载ssh工具 MobaXterm 2.创建ssh连接 &n
转载
2024-04-26 09:29:45
669阅读
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
转载
2024-05-07 12:52:21
591阅读
# 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 |
|------|------|
|
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
# 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
90阅读
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
转载
2024-05-30 11:09:21
1021阅读
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）
转载
2024-09-01 23:55:12
70阅读
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
转载
2024-05-11 14:53:26
512阅读
linux服务器安装gpu版tensorflow本人尝试在linux服务器安装gpu版tensorflow，在此记录一下我的安装过程。1. 确定服务器的gpu型号1、安装gpu版tensorflow需要先安装cuda，而cuda是nvidia显卡厂商推出的运算平台。所以只有配置了nvidia的显卡的服务器才能安装gpu版tensorflow。否则只能装cpu版本的。 在服务器输入：lspci |
转载
2024-05-27 18:04:48
176阅读
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
转载
2024-01-19 23:12:45
442阅读
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
转载
2023-07-31 23:40:02
237阅读
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
