在使用Linux操作系统时，有时候我们可能会遇到需要禁用AMD GPU的情况。AMD GPU（AMD Graphics Processing Unit）是Advanced Micro Devices（AMD）公司推出的图形处理器单元，用于提供计算机图形处理和显示功能。然而，有时候我们可能会发现AMD GPU的驱动程序在Linux系统上出现问题，导致系统运行不稳定或出现其它故障。在这种情况下，禁用A
在使用Linux系统时，许多用户选择AMD的GPU作为显卡选项。对于这些用户来说，了解如何查看AMD GPU的信息和状态是非常重要的，这可以帮助他们优化系统性能和解决潜在的问题。本文将介绍在Linux系统上如何查看AMD GPU的方法。
首先，我们需要使用命令行终端来查看AMD GPU的信息。在大多数Linux发行版中，用户可以通过运行以下命令来检查GPU的信息：
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$ lspci -n
Ubuntu 安装 AMD GPU 驱动环境申明Ubuntu18.04AMD-RX580 显卡AMD 官网下载驱动https://www.amd.com/en/support将驱动上传到 Ubuntu 系统并解压$ cd ~/Downloads$ tar -Jxvf amdgpu-pro-YY.XX-NNNNNN.tar.xz$ cd ~/Download...
原创
2021-09-14 16:23:42
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一般来说AI训练可不是准备个数百个样本就够，动辄可能需要10万组样本才能训练出堪用的模型。图例为训练识别花朵的样本图片。(图片来源：NVIDIA，下同)一般生成对抗网络需要输入大量训练样本，以达到强化模型精确度的效果。NVIDIA的ADA技术则能在不影响训练结果的前提下，降低样本的需求数量。ADA的概念就是通过修改原始样本，来产生具有实用价值的新样本。修改方式包括移动、旋转、改变亮度、改变对比、改
### 如何在Kubernetes中使用AMD GPU
Kubernetes（K8S）是一种流行的容器编排平台，可以帮助您在集群环境中管理应用程序的部署、扩展和维护。如果您想要在K8S中使用AMD GPU来加速您的应用程序，那么您来对地方了！本文将指导您如何在Kubernetes集群中使用AMD GPU。
#### 步骤
以下是在Kubernetes中使用AMD GPU的简单步骤表格：
这篇文章的原始问题是：如何使Keras和Tensorflow与AMD GPU一起运行。这个问题的答案如下：1.)如果您可以使Tensorflow正常工作(可选地在您的虚拟/ conda环境中)，则Keras将正常工作。2.)如其他人所述，要使Tensorflow在AMD GPU上运行，可行的一种方法是编译Tensorflow以使用OpenCl。 为此，请阅读下面的链接。 为简便起见，我将在此处总结
文章目录前言1. OpenCV CUDA库使用框架2. C++ 调用OpenCV CUDA库实现图像加法操作3. 执行结果总结学习资料 前言之前的学习都是针对cuda语法理论的，今天跟大家分享OpenCV CUDA库的使用。1. OpenCV CUDA库使用框架OpenCV CUDA库使用GpuMat存储图像矩阵，OpenCV CUDA库使用框架大致如下：调用GpuMat::upload()函数
事情过程：本来Ubuntu16.04有一块low的A卡，后来淘了一块AMDRX570准备换上，先是黑屏，以为是NVIDIA显卡去装NVIDIA驱动了，后来才发现是A卡，又卸了NVIDIA显卡去装AMD驱动，发现AMD驱动都说的模糊不清，装了之后要不电脑不能用，要么OPENGL调不了GPU，ubuntu setting的电脑配置显示显卡也不是你安装的独显，llvmpipe就是没使用独显。
学习目标理解算法的原理，能够使用进行关键点的检测SIFT/SURF算法1.1 SIFT原理前面两节我们介绍了和角点检测算法，这两种算法具有旋转不变性，但不具有尺度不变性，以下图为例，在左侧小图中可以检测到角点，但是图像被放大后，在使用同样的窗口，就检测不到角点了。 所以，下面我们来介绍一种计算机视觉的算法，尺度不变特征转换即。它用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值点，并提取出其
背景在文章编译安装LitmusRT遇到的问题中，我们已经编译安装了实时操作系统LitmusRT，并且能够正常启动它。现在，我们得编译安装一下GPU加速的第三方库OpenCL或OpenACC。这里再次注意不要用虚拟机安装英伟达驱动，因为虚拟机的显卡是虚拟出来的，加载不了英伟达的ko文件。所以我使用的是实验室的ubuntu16.04 64位台式机，此台式机已经装好了英伟达驱动、cuda10.2和10.
上个随笔讲了在windows 上安装 caffe，并且 跑mnist 这个例程的过程，说真的，就像奶妈一样，每一步都得给奶才干活。最近配置了一台台式机，可以作为以后自己配置学习机的参考。配置如下：补图。 电脑概览电脑型号 兼容机操作系统 Ubuntu 16.04 LTSCPU AMD Ryzen 7 1700X Eight-Core Processor(3400 MHz)主板 华硕 RO
模型训练之多GPU的简洁实现每个新模型的并行计算都从零开始实现是无趣的。此外，优化同步工具以获得高性能也是有好处的。下面我们将展示如何使用深度学习框架的高级API来实现这一点。本代码至少需要两个GPU来运行。from mxnet import autograd, gluon, init, np, npx
from mxnet.gluon import nn
from d2l import mxne
使用GPU加速要看在什么平台上使用，目前VS中是直接可以将函数指定在GPU上运行，但是要注意使用的场合，并不是什么情况下使用GPU都可以加速，GPU是因为使用了显存，而显存是比内存大很多的，所以可以同时对很多数据进行处理，所以才能提高处理速度，但其实它的计算频率并不比内存上高，所以可以看出GPU能够加速的原理是：大容量并行计算（可能形容得不到位…..）。但是如果只对一个数据进行反复计算，这时候GP
转载
2023-10-17 20:06:00
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参考资料：Intel和AMD 与 x86，ARM，MIPS有什么区别？
原创
2022-08-15 10:34:12
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我一直在想一个东西，当我训练好了一个模型，比如我训练好了yolo系列的模型，然后我可以通过opencv来加载这个模型然后去预测物体，但是opencv默认是cpu运行，这就导致了运行这个模型的速度很慢，也就导致了检测物体的速度很慢，我习惯了使用python，所以我就想着在python上调用opencv的gpu接口，但是网上一搜索，基本上都是针对opencv在c++上进行gpu接口的调用，找来找去，总
目录一、一些概念及说明二、设备信息函数一、一些概念及说明1、主机端(Host端)、设备端(Device端、GPU端)在CUDA中，有主机端和设备端这两个概念，主机端是指CPU+内存，设备端是指GPU+显存。主机端的代码在CPU上执行，访问主机内存；设备端代码在GPU上执行，访问显存。在使用GPU计算时，需要在主机内存好显存之间来回拷贝数据；当然，一些新技术可以不用拷贝数据，请参考后面的章节或者CU
【深度学习】【Opencv】【GPU】python/C++调用onnx模型【基础】提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论 文章目录【深度学习】【Opencv】【GPU】python/C++调用onnx模型【基础】前言Python版本OpenCVWindows平台安装OpenCVopencv调用onnx模型C++版本OpenCV_GPUWindows平台编译安装Open
1、 查看本机配置，查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU，本机显卡为NVIDIA GeForce 8400 GS；2、 从http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载最新驱动并安装；3、 从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit根据本机类型下载相应最新版的CU
【计算机视觉】关于OpenCV中GPU配置编译的相关事项标签（空格分隔）： 【计算机视觉】前一段发现了OpenCV中关于GPU以及opencl的相关知识，打算升级一下对OpenCV的使用，但是发现从OpenCV官网上下载的都是没有WITH_CUDA这一选项的。于是必须进行OpenCV带CUDA的重编译！下面就记录这一阶段出现的一系列问题。关于OpenCV版本的问题 起初直接尝试使用一直用的Open
在用AMD显卡的小伙伴一定知道，AMD显卡驱动差不多一个月一次的小更新已经持续了好几年，最近几年又开始每年更新一个大版本，在2019年的Adrenalin(肾上腺素)驱动还新鲜热乎的时候，2020年大改版就又来了。2020版的驱动仍然叫Adrenalin，只是名字里加了个“2020版”，那么它是不是没啥改变呢？错！其实从界面到功能，这次的版本改变幅度绝对不小于之前的各次升级。AMD的Adrenal
