Linux基本命令Linux系统经典语录:命令操作完没有任何消息信息, 就是最好的消息系统一切从根开始系统中数据一切皆文件一 .Linux系统命令结构命令 +空格+条件/参数+空格+对象/目录/文件 例如：rm -f /oldboy二 .关机或重启命令shutdown命令[-r] 重新启动
[-h] 关机
[-c] 取消关机/重启
[-t] 一定时间后自动进行
例如：
shutdo
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2024-10-14 06:39:44
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一、NVIDIA驱动安装ubuntu20.04 安装NVIDIA驱动很容易，只需要打开系统设置->软件和更新->附加驱动->选择NVIDIA驱动->应用更改。该界面会自动根据电脑上的GPU显示推荐的NVIDIA显卡驱动。 NVIDIA（英伟达）显卡驱动安装完成后，在终端输入nvidia-smi输出如下图所示的结果就表示安装成功了。下图中绿色框内表明，安装的驱动支持
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2024-10-25 21:28:40
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最近想着更新到最新的cuda11，不想重装系统，就约摸着能不能更新一下显卡驱动，当然linux系统的显卡驱动不像windows那样，点点点就行了，需要做一些配置，现在将更新过程记录如下。Deepin15 的操作系统，如果不想这么麻烦的安装驱动，请移步至在deepin stable和unstable版本，笔记本1060,1660,2060等最新显卡如何配置Nvidia最新显卡驱动
首先去NVIDIA
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2024-05-04 22:06:14
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Linux 下配置nVIDIA显卡 在 图形芯片领域，nVidia是一个后来者，它的历史仅相当于ATi的一半。1993年初，NVIDIA 由 Jen-HsunHuang,，Chris Malachowsky和 Curtis Priem三人共同创办，但是，nVidia又一度是图形处理芯片领域的最强者，nVIDIA出品的 Linux驱动安装
软件
工具包将自动检查
计算机的各种细节，并能自动安装
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2024-07-22 08:55:00
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本人之前ubuntu系统装的是cuda8，因为模型需要升级cuda，因此重新装cuda10安装和更新cuda和cudnn以及安装和更新显卡驱动，下面操作都适合 # 一.安装(升级)显卡驱动升级cuda之前，先要升级显卡驱动，登陆网页https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动，给我推荐的最新驱动是下载好后，记住下载的地址(
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2024-05-13 17:40:23
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自己整理的一个关于dpkg, apt, aptitude三者的常用命令，方便以后查阅。
dpkg:
dpkg是用来安装.deb文件,但不会解决模块的依赖关系,且不会关心ubuntu的软件仓库内的软件,可以用于安装本地的deb文件
常用命令：
dpkg -i package_name.deb #安装本地软件包
dpkg -R dir_name #安装该文件夹
用MATLAB运行计算任务时，有时会遇到程序中有很多重复计算部分，多次循环中，每一次的计算之间无相互依赖（即后一次的计算不需要使用到前一次的计算结果），可能仅改变了输入参数，这时候如果串行计算效率十分低下，因此我们希望能够使用多线程进行加速。本文给大家介绍一种简易MATLAB加速方法。1.Parallel Computing Toolbox简介Parallel Computing&nbs
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2024-05-23 18:46:59
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Ubuntu18中安装Nvidia驱动和CUDA和cuDNN库加速1 安装Nvidia驱动1. Software&Updates 中切换驱动1.2 官网下载驱动文件然后安装禁用nouveau下载显卡驱动安装验证2 安装CUDA和cuDNN2.1 安装CUDA2.2 安装cuDNN3 显卡算力查看 1 安装Nvidia驱动主要分为两种方法，第一种是用Software&Updates
视图优化一、帧率（FPS）和刷新率◆ 帧率是GPU一秒内绘制的帧数（Frames per Second，简称：FPS）。由于人类眼睛的特殊生理结构，如果看到的画面的帧率高于24的时候，就会认为是连贯的，此现象称为视觉暂留。当帧率达到60FPS时，显示效果就很好了，为了达到这个效果，我们就需要每16ms绘制一次视图。也就是当每次绘制的时间超过16ms，就会产生卡顿现象。这就要
了解u-boot之前首先了解下Bootloader,简单说Bootloader就是一段小程序，它在系统上电时开始运行，初始化硬件设备，准备好软件环境，最后调用操作系统内核。u-boot全称：Universal Boot Loader,即通用Bootloader，遵循GPL条款，开放源码。支持多种嵌入式操作系统内核：Linux、NetBSD、VxWorks等支持多个处理器系列：如PowerPC、AR
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2024-10-12 17:08:19
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最近需要在服务器上配置tensorflow-gpu的环境来运行深度学习模型，以前在Windows上配置过，也知道一些注意点，这次在Linux下配置，也遇到了很多坑，下面总结一下配置过程，配置是使用Linux下安装的anaconda来进行的。激活虚拟环境 我在服务器上安装了anaconda，并且创建了一个python3.6的虚拟环境，命名为tensorflow，在该环境下进行各种库的安装以及环境配置
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2024-06-12 22:02:26
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什么是GPU？ CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构（示意图）： 图片来自nVidi
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2021-10-22 00:44:00
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众所周知，GPU拥有数十倍于CPU的浮点运算能力，但如此强大的实力多数情况下只能用来玩游戏，岂不可惜？因此近年来业界都在致力于发掘GPU的潜能，让它能够在非3D、非图形领域大展拳脚。1999年，首颗GPU(GeForce 256)诞生，GPU从CPU手中接管T&L(坐标转换和光源)2000年，Hopf在GPU上实现小波变换2001年，Larsen利用GPU的多纹理技术做矩阵运算2002年，
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2024-05-09 12:51:59
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这里整理几个在学习Linux DRM/KMS中用到的工具，modetest、kmscude、igt-gpu-tools。简介：modetest是由libdrm提供的测试程序，可以查询显示设备的支持状况，进行基本的显示测试，以及设置显示的模式。 kmscube是由mesa3d提供和维护，这是一个基于 KMS/GBM/EGL/OPENGL ES2.0 测试用例。kmscube is a li
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2024-02-26 12:34:08
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红帽公司（Red Hat）是全球领先的开源解决方案提供商，其产品和服务被广泛应用于企业级Linux操作系统的开发和部署中。在Linux操作系统的发展过程中，红帽公司一直扮演着重要的角色。近年来，随着人工智能和大数据的快速发展，Linux GPU技术也逐渐受到业界的关注。本文将探讨红帽公司在Linux GPU技术方面的发展和应用。
Linux GPU，即在Linux操作系统中使用图形处理器（Gra
原创
2024-01-31 13:49:20
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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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目录1. 更新电脑显卡驱动2. 更改gcc和g++版本3. 安装CUDA4. 安装cuDNN5. 最后安装Tensorflow-gpu参考资料 我用的是ubuntu18.04服务器，因为要跑代码所以需要装gpu版的tensorflow1.5.0。 先放一张linux-GPU版本对应表： 官网，接下来根据上面的要求一个个去装gcc、CUDA和cuDNN，以及建python环境： 版本Pytho
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2024-05-11 09:46:10
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引言现有的基于FPGA的图处理加速器，通常都是为静态图设计的，而鲜少有工作利用FPGA来加速处理动态图。然而实际上，在现实世界中，图数据常常会随着时间而变化，这样的图数据被称为动态图。为了加速动态图的图处理性能，本文旨在利用FPGA这一硬件来加速动态图的图更新过程。本文通过动态图更新中存在着的空间相似性，设计了一个名为GraSU的FPGA库，其利用了这种空间相似性来进行快速的图更新。GraSU采用
# 在Docker中更新GPU驱动的指南
随着深度学习和大数据分析的普及，能够有效利用GPU的工具和平台变得愈加重要。Docker作为一种容器化技术，能够帮助我们快速部署和管理应用。然而，在使用GPU加速时，确保驱动程序与硬件的兼容性显得尤为重要。本篇文章将介绍如何在Docker中更新GPU驱动，并提供相应的代码示例。
## 为什么要更新GPU驱动
更新GPU驱动的原因主要包括以下几点：
原创
2024-09-17 06:41:53
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# Android 中 GPU 视图的更新机制
在 Android 开发过程中，GUI（图形用户界面）的性能和流畅度对于用户体验至关重要。尤其是在涉及动画和视觉效果时，GPU（图形处理单元）的正确利用尤为重要。本文将探讨 Android 系统中 GPU 视图的更新机制，展示如何在应用中优化视图更新，提供一个简单的代码示例，并且使用序列图和甘特图来阐明过程。
## 视图更新的基本原理
Andr
