$PATH:决定了shell将到哪些目录中寻找命令或程序,PATH的值是一系列目录,当您运行一个程序时,Linux在这些目录下进行搜寻编译链接。 PATH 声明,其格式为:PATH=$PATH:<PATH1>:<PATH2>:<PATH3>:------:<PATHN> 你可以自己加上指定的路径,中间用冒号隔开。环境变量更改后,在用户下次登
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2024-06-17 21:02:25
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LINUX硬件3D加速指南
1. 解释什么是硬件3D加速,为什么我需要它?使用硬件3D加速,三维渲染将会使用显卡上的图形处理器来进行,而不会占据宝贵的CPU资源来绘制3D图像。它也被称作“硬件加速”而不是“软件加速”,因为如果没有这个3D加速,你的CPU将只能使用Mesa软件渲染库来绘制所有的3D图像,这会占用相当多的处理器资源。虽然Xorg一般会支持2D硬件加速,它经常缺少
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2024-05-20 17:34:15
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学SLAM的小姑娘2017年1月20号正式定下了研究生期间的研究方向:SLAM,之前的我是完全不懂什么叫SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),叫做同时定位与地图重建,主要解决了机器人的位姿和地图构建,从我现在的理解,也就是这样了。 本学期开始,重装了系统,用的时Ubuntu14.04,瞬间感觉自己电脑无比干净,因为是个Linux菜鸟,上学期
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2024-10-15 16:47:35
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文章目录一、XLA简介二、XLA在TensorFlow中的应用2.1 XLA是什么?(tensorflow\compiler\xla)2.2 TensorFlow怎样转化为XLA (tensorflow\compiler\tf2xla)2.3 JIT(just in time) 即时编译 (tensorflow\compiler\jit)2.3.1开启jit编译2.3.2自动聚类2.3.3jit
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2024-07-10 02:54:13
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你没看错,Intel版的Mac Pro更新显卡配置了!苹果此次为其新增了3个显卡模块:AMD Radeon Pro W6800X MPXAMD Radeon Pro W6800X Duo MPXAMD Radeon Pro W6900X MPX这可是妥妥的高端配置。AMD Radeon W6000系列基于7nm制程工艺,采用了RDNA 2架构。此前,AMD Radeon Pro W6900X在Ge
前言:故事发生在前两天,我们去参观工业园区内一家电商公司。去参观他们公司的时候,我说要用下无线网,他们技术说密码就是他们的网站域名,我一脸懵逼表示我不知道域名,然后对方接过我手机给我连上了他们wifi。然后就有了后面的故事。0x01 邪恶的想法在回来的时候,我注意到,他们公司在二楼,在楼下wifi信号也还好,然后我心中萌生了一个邪恶的想法。(๑*◡*๑)为了掩人耳目,我回公司带上我笔记本开车再次来
虚拟机中目前使用最多的Win8系统,当时创建时选择了50G硬盘,现在已经不够用了。昨天使用网友的虚拟机文件创建的mac系统也只有区区40G硬盘。虚拟机扩展硬盘迫在眉睫。经过一上午的折腾,总算有了些收获。大体上有新增磁盘和在原有磁盘扩展两种方案。1、先说新增磁盘 思路就是在原有磁盘控制器上新增虚拟磁盘,我们可以设置的大些。 然后启动虚拟机,在虚拟机的操作系统中将新增的磁盘分配一下。 具体请参考
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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# 如何在 OpenStack Yoga 中添加 GPU
在云计算的环境中,尤其是使用 OpenStack 作为云服务平台时,添加 GPU 支持是很常见的需求,尤其是对于深度学习、科学计算等需要大量计算资源的应用。本文将指导你如何在 OpenStack Yoga 中添加 GPU,确保你能够顺利完成功能的扩展。
## 1. 流程概述
在开展之前,我们需要了解整个操作的流程。以下是步骤的概述:
卷首语:由于软硬件发展迅速,本文相关信息预计有效期到2019年上半年。为什么需要显卡?显然这是一个不言自明的问题,看看用CPU训练时长的绝望。DL是个烧钱的行当。为什么是外置显卡?可以这样: 也可以这样: 土豪可以出门左转了。 对于已有笔记本,不想再添置一个机箱的人,外置显卡是性价比最高的选择。 已经有人算好经济帐: 最终我选择: 那款外置显卡扩展坞?我的选择 Ma
Ubuntu环境下Kubernetes与Kubeflow一站式搭建前言服务器系统:ubuntu16.04
服务器网络:192.168.51.6
Kubernetes版本:1.16.3
Docker版本:18.09.8
Kubeflow版本:1.0.2提示:Kubernetes可以是单节点集群或是多节点集群,master节点的部署方式与node节点的部署方式略有不同,稍后会有详细说明,旨在帮助大家快
NCCL是Nvidia Collective multi-GPU Communication Library的简称,它是一个实现多GPU的collective communication通信(all-gather, reduce, broadcast)库,Nvidia做了很多优化,以在PCIe、Nvlink、InfiniBand上实现较高的通信速度。
之前我们使用digits5的时候可以采用多片卡
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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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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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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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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在刚刚召开的微软 Build 2020 大会上,传来不少有关 WSL 的新消息。这篇文章将一并整理、逐一介绍。其中,本月就可实现的包括以下这两项:随着 2020 年 5 月更新的发布,Windows 10 将于本月开始支持 WSL 2 发行版Docker Desktop 推出使用 WSL 2 作为后端的新版本已经在路线图中,很快就能与大家见面的有:仅使用一行命令安装 WSL首次安装时,WSL 2
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2024-08-07 08:19:50
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前面一篇blog里面描述了命令环缓冲区机制,在命令环机制下,驱动写入PM4(不知道为何会取这样一个名字)包格式的命令对显卡进行配置。这一篇blog将详细介绍命令包的格式。 当前定义了4中命令包,分别是0型/1型/2型和3型命令包,命令包由两部分组成,第一部分是命令包头,第二部分是命令包主体,命令包头为请求GPU执行的具体操作,命令主体为执行该操作需要的数据。0型命令包 0型命令包用于写连续
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2024-06-15 21:11:51
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