在Ubuntu 8.04中查看显卡是否装好运行glxinfo | grep rendering如果显示”direct rendering: Yes”，则已安装1、下载驱动我下载的就是NVIDIA-Linux-x86_64-173.14.12-pkg2.run这个文件，下载后放到home目录下吧。2、删除原驱动包sudo apt-get -–purge remove nvidia-glx nvidi
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2024-07-19 20:23:00
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在离开之际，将自己的电脑系统重新升级了下，在此做如下记录，以便后续查证。1、双系统安装 这里只是简单说下，win10+Ubuntu，这次采用的Ubuntu分区是“boot”+“swap”+“/”的形式，具体可以去参考另一篇博客。2、显卡驱动安装 在ubuntn系统
如果您在创建GPU计算型实例时没有配置自动安装GPU驱动，或者在公共镜像中没有您需要的操作系统或版本，为保证您能正常使用您创建的GPU实例，请在创建后手动安装驱动。本文为您介绍如何为Linux操作系统的GPU实例手动安装GPU驱动。背景信息GPU实例仅支持安装与其操作系统一致的GPU驱动。本文重点为您介绍手动安装Linux操作系统的GPU驱动的相关操作。如果您创建的GPU实例为Windows操作系
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2023-07-12 14:06:38
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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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前言 GPIO驱动是Linux驱动开发中最基础、但却是很常用、很重要的驱动。比如你要点亮一个LED灯、键盘扫描、输出高低电平等等。而Linux内核的强大之处在于对最底层的GPIO硬件操作层的基础上封装了一些统一的GPIO操作接口，也就是所谓的GPIO驱动框架。这样开发人员可以调用这些接口去操作设备的IO
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2024-02-15 17:22:25
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一不小心距离上一篇文章已有近一个月的时间了：)，主要是最近菜鸟我在忙一件人生的大事，所以拖了这么长时间没更，对不住了您嘞！不过，菜鸟我出品的，必然是精品(吹个小牛，嘿嘿：o！！！)上一篇文章给大家简单介绍了一下负载以及在Linux中如何查看这些数据，帮助你来判断机器的使用情况。没看过的小伙伴可以回去复习一下，接下来我们继续学习CPU上下文。我们上一篇文章中讲到，现代操作系统大多是多任务操作系统。直
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，
根据原 CSDN 关于Ubuntu 的 nouveau 驱动和 N 卡驱动的conflict可以自行搜索。本人用的是Dell Inspiron 7567， intel + 1050 Ti。这篇东西除了是给驱动问题做些自己的总结，是想把电脑的一些基本功能给configure 好，能让你正常使用。()最先看到的那个我已经找不到了，太多复制粘贴。(1)用U盘安装Ubuntu系统，卡死在logo界面(下面
0007 kali linux 安装 NVIDA 显卡驱动现在互联网上一堆在 kali Linux 上安装 NVDIA 显卡驱动的教程，但是很多都是你抄我，我抄你，都没有去实际的验证，导致很多小伙伴照着这些教程安装后要么没有成功，要么 kali Linux 直接启动不了了。而我开始怀疑写这些或者教程的人，他们有自己亲自验证过教程的可用性吗？我自己就是被类似的教程坑了，所以在装 NVDIA 显卡
环境：Ubuntu 16.04 64bitNvidia GeForce GTX 1070 (驱动Nvidia-Linux-x86_64-367.57)安装：CUDA 8.0.44cuDNN 5.1CUDA是NVIDIA的编程语言平台，想使用GPU就必须要使用cuda。cuDNN是GPU加速计算深层神经网络的库。下载CUDA我选择的是：Operating System : LinuxArchitec
Linux ifconfig命令用于显示或设置网络设备。ifconfig可设置网络设备的状态，或是显示目前的设置。语法ifconfig [网络设备][down up -allmulti -arp -promisc][add<地址>][del<地址>][<hw<网络设备类型><硬件地址>][io_addr<I/O地址>][
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2024-10-16 16:37:18
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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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1、了解一下 gcc
目前，GCC可以用来编译C / C++、FORTRAN、Java、OBJC、ADA等语言的程序，可根据需要选择安装支持的语言。
在安装之前，系统必须有 cc 或者 gcc 的编译器，如果没有，就不能安装更高版本的 gcc 了，如果是这种情况，可以在网上找一个与你系统相适应的如 RPM 等二进制形式的 GCC 软件包来安装使用。
如果，没有gcc或g++或make，
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2023-12-08 19:37:02
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既然可以用Loadlin.exe来引导硬盘安装程序，那么用Grub/Lilo也行。对于使用Linux比较熟练的兄台，我想只要看到上面这句话就够了。不过考虑到这是我第一次写关于linux的文章，我就忍不住想多写些字，同时我也希望linux初学者也可以看明白，所以我会写详细些。当我们从网上下完需要的linux的光盘镜像文件iso后，目前为止所有的文档指出有3种安装linux的方法。第一就是刻盘，第二是
在使用Linux系统进行深度学习时，GPU加速是必不可少的。Theano作为一个强大的深度学习框架，支持GPU加速，可以大大提高训练模型的速度和效率。下面我们就来介绍如何在Linux系统上安装Theano并配置GPU加速。
首先，我们需要在Linux系统上安装Theano。我们可以通过pip工具来安装Theano：
```
pip install Theano
```
安装完成后，我们需要配置T
原创
2024-05-22 11:08:03
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这里写目录标题一、当前情况二、显卡驱动安装2.1 查看驱动是否满足2.2 安装驱动三、安装cuda cudnn3.1 下载cuda3.2 安装cuda3.3 下载cudnn3.4 安装cudnn3.5 配置环境变量四、安装tensorrtx依赖4.1 下载4.2 安装 一、当前情况当前系统显卡驱动 执行nvidia-smi，显卡驱动为450.57显卡型号 显示不全，执行lspci | grep
在Linux下配置网卡的驱动程序，总结了一下：
以D-Link530的网卡进行模块的编译.
由于Linux的默认内核已经建立很多网卡驱动程序模块,所以在编译网卡模块之前就要确认网卡芯片是否被支持,如果被支持,就不需
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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文章目录12.5. 多GPU训练12.5.1. 问题拆分12.5.2. 数据并行性12.5.3. 简单网络12.5.4. 数据同步12.5.5. 数据分发12.5.6. 训练12.5.7. 小结 12.5. 多GPU训练12.5.1. 问题拆分[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nffoafnV-1665751002401)(https://zh.d2l
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2024-03-08 09:20:07
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