相關(guān)文章

• 

  Ubuntu 如何查看 CPU 架構(gòu)、系統(tǒng)信息、內(nèi)核版本、版本代號？

  Ubuntu 查看 CPU 架構(gòu)、系統(tǒng)信息、內(nèi)核版本、版本代號等相關(guān)信息有很多方式，本文介紹幾種常用的命令。 x86 架構(gòu)與 ARM 架構(gòu)的 CPU 架構(gòu)不同，如果回顯為 aarch64 表示為 ARM 架構(gòu)，如果回顯為 x86_64 表示為 x86 架構(gòu)，參考《CPU 架構(gòu)（x86/ARM）簡介》這篇文章。 Ubuntu 基礎(chǔ)版本號由日

  2024年02月09日

  瀏覽(39)

• 不走彎路，ubuntu系統(tǒng)GPU版本的Pytorch安裝

  需先查看電腦是否安裝了顯卡驅(qū)動，nvidia-smi，有表格樣頁面輸出則安裝了 如果沒有，sudo ubuntu-drivers devices 查看可安裝版本，選擇最高安裝 sudo apt install nvidia-driver-510 查看安裝pytorch(穩(wěn)定版)需要的CUDA版本，查看是否安裝了CUDA，用 nvcc -V 注意大寫V 也可能是裝了但沒有加環(huán)境變

  2023年04月08日

  瀏覽(42)
• 

  Windows系統(tǒng)CPU配置、GPU配置查詢

  目錄 1.CPU配置查詢 2.查詢設(shè)備的核心數(shù)和線程數(shù) 3.GPU配置查詢 4.查詢已安裝的CUDA版本 5.查詢NVIDIA GeForce驅(qū)動程序版本 方法一： 桌面-此電腦（右鍵）-屬性 可以查看CPU處理器規(guī)格 方法二 點擊設(shè)備管理器可以查看更詳細(xì)的配置信息如： ? 顯卡： 方法三： 命令行輸出入dxdiag進(jìn)行

  2024年02月15日

  瀏覽(24)
• 

  [3D數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)] （PC/服務(wù)器集群cluster）CPU內(nèi)存/GPU顯存限制及解決辦法

  3D數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)目前研究遠(yuǎn)不如2D深度學(xué)習(xí)成熟，其中最大的一個原因之一就是收到硬件條件的限制。3D數(shù)據(jù)雖說只比2D數(shù)據(jù)增加了一個維度，但所占據(jù)的內(nèi)存卻是成倍的增長。對于3D數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，我們會分析其在CPU內(nèi)存和GPU顯存兩方面的限制，希望大家能夠充分利用自己

  2024年02月10日

  瀏覽(30)
• 

  查詢GPU時無進(jìn)程運行，但是顯存卻被占用了

  nvidia-smi 或者 gpustat 無進(jìn)程在GPU上運行，但GPU顯存卻被占用了 應(yīng)該是存在僵尸進(jìn)程，已經(jīng)運行完畢或者卡死，但是內(nèi)存沒有釋放，處于掛起狀態(tài) 3.1 方案一 重啟電腦 3.2 方案二 如果電腦不能重啟，那就通過命令行： 可以看到對應(yīng)的設(shè)備，是有進(jìn)程的。 最后就用kill命令行殺掉

  2024年02月15日

  瀏覽(24)
• 

  NVIDIA GPU 與服務(wù)器型號匹配查詢

  https://www.nvidia.cn/data-center/data-center-gpus/qualified-system-catalog/ https://www.nvidia.com/en-us/data-center/data-center-gpus/qualified-system-catalog/ 確保服務(wù)器與 NVIDIA GPU 匹配運行。 符合特定 NVIDIA GPU 要求的服務(wù)器已通過散熱、規(guī)格尺寸、功率和信號完整性認(rèn)證，以確保 GPU 在該服務(wù)器設(shè)計中能夠正

  2024年02月03日

  瀏覽(14)

• openCV的CUDA GPU 版本安裝 （Ubuntu windows 通用）

  需要做template match, 比較注重時間，因此opencv 的普通版本不適用。需要用GPU 的。 4090的GPU 測試： 使用普通的python-opencv template match 耗時0.089秒。 GPU 版本：0.0065秒 快了13.69倍 Oh YEAH, case sealed 1： visual studio （不是vs code）

  2024年01月22日

  瀏覽(25)
• 

  ubuntu環(huán)境創(chuàng)建anaconda虛擬環(huán)境安裝pytorch-gpu版本

  參考文章 文章1 文章2 unbuntu:20.04 cuda:12.0 cuda:11.3 cudnn:8.2.0 python:3.8 pytorch:1.10.0 版本連接查找 https://tensorflow.google.cn/install/source#gpu 官網(wǎng)鏈接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ubuntu 環(huán)境 cuda 版本最高匹配 12.0 ,我下載 11.3.0 安裝命令 選continue 填accept 電腦里有驅(qū)動，按空格取

  2024年02月06日

  瀏覽(35)
• 

  CUDA 11.7 版本下安裝Tensorflow-gpu以及Keras (Windows以及Ubuntu)

  ? 記錄：在復(fù)現(xiàn)論文代碼時碰到使用keras環(huán)境，于是在自己windows系統(tǒng)的臺式機(jī)（RTX 3080；CUDA 11.7）上進(jìn)行了安裝，但是發(fā)現(xiàn)臺式機(jī)的顯存無法支持程序的運行。于是將一摸一樣的環(huán)境配置到更大現(xiàn)存的Ubuntu服務(wù)器（CUDA 11.7）上，但配置環(huán)境出錯，一直無法調(diào)用GPU。經(jīng)過一天的

  2024年02月01日

  瀏覽(50)

• ubuntu 系統(tǒng) 怎么判斷系統(tǒng)有沒有GPU

  在 Ubuntu 系統(tǒng)中，您可以通過幾種方式來檢查系統(tǒng)是否包含顯卡，以及顯卡的詳細(xì)信息。以下是一些常用的方法： lspci 命令 ： 打開終端。 輸入 lspci | grep VGA 命令。 這將顯示系統(tǒng)中所有的 VGA 兼容設(shè)備，通常是您的顯卡。 lshw 命令 ： 在終端中輸入 sudo lshw -C display 。 這將提供

  2024年04月15日

  瀏覽(20)